信息科学

信息科学:数据科学、算法工程与信息检索

知识图谱增强检索生成用于眼科多模态大模型幻觉检测与缓解

结论:该研究提示,知识图谱增强的检索生成与分层事实性评估可降低眼科多模态大语言模型的幻觉率,同时保持糖尿病视网膜病变分级表现,属方法学开发与基准评测,证据档位为C。 设计:构建含47832个医学实体与156294条语义关系的眼科临床知识图谱,采用双流架构,包括视觉-语义对齐模块与

HGCN-GRU:面向超图序列推荐的时序记忆学习与自监督对比增强

在三个基准数据集上,HGCN-GRU在全部评价指标上优于七个对比基线,且在稀疏交互场景下改进仍然存在;该结论来自离线基准实验,属算法性能层面,未涉及真实业务部署效果。 研究提出序列推荐框架HGCN-GRU,包含两项设计:以门控循环单元结合时间注意力替代现有超图模型的残差门控,将逐

图增强知识追踪用于可解释学习者建模的系统综述:20项研究

该综述提示,图结构与知识图谱增强的知识追踪在丰富学习者状态表征、支持技能掌握解释方面有积极证据,但主动整合的研究数量仍有限,构念效度与跨域泛化等问题尚不足以下结论。 采用基于PRISMA的系统文献综述,检索Scopus与IEEE Xplore,覆盖2015至2025年索引文献;从