SciAtlas: A Large-Scale Knowledge Graph for Automated Scientific Research
SciAtlas：大规模科学知识图谱赋能自动化研究
🧭 大规模学术知识图谱与神经符号检索支持AI智能体
Zhejiang University · University College London
构建含4300万论文、1.57亿实体、30亿三元组的异构学术知识图谱，并设计神经符号检索算法降低智能体推理成本
📌 工作参考价值（4 点）
- 大规模异构知识图谱构建流水线：将多来源、多形态的学术资源统一为实体-关系三元组，可迁移至电商领域构建商品-属性-场景等知识关联，为推荐与搜索提供结构化背景
- 神经符号检索范式：三路协同召回（语义向量、关键词、图结构）结合图重排序，能同时兼顾语义相似与逻辑关联，适合需要可解释性与关联发现的商品推荐、对话Agent等场景
- 用图谱预存逻辑降低Agent幻觉与成本：将复杂推理路径固化于图结构，Agent直接查询而非实时推理，在电商智能客服、趋势分析等场景可大幅降低大模型调用频率与延迟
- 全局视角的任务抽象：文献综述、趋势合成等任务映射到电商即为用户评论摘要、购物趋势洞察、新品定位，可借鉴其认知地图思想构建领域全景分析工具