Multi-dimensional Data Analysis and Applications Basing on LLM Agents and Knowledge Graph Interactions

📄 arXiv: 2510.15258v2 📥 PDF

作者: Xi Wang, Xianyao Ling, Kun Li, Gang Yin, Liang Zhang, Jiang Wu, Jun Xu, Fu Zhang, Wenbo Lei, Annie Wang, Peng Gong

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-10-17 (更新: 2025-11-20)

备注: 14 pages, 7 figures, 40 references

💡 一句话要点

提出基于LLM Agent与知识图谱交互的多维数据分析方法，用于产品生态分析。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多维数据分析 大型语言模型 知识图谱 LLM Agent 动态交互 产品生态分析 关系挖掘

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理海量、异构且复杂关联的多维数据，尤其是在动态更新和知识推理方面。
  2. 利用LLM Agent从非结构化数据中提取信息，构建并实时更新知识图谱，实现动态协作分析。
  3. 实验表明，该方法在产品生态分析、关系挖掘和用户驱动探索性分析中表现出显著优势。

📝 摘要（中文）

在大数据时代，从海量、异构和复杂关联的多维数据中提取深度洞察已成为一项重大挑战。大型语言模型（LLM）在自然语言理解和生成方面表现出色，但在处理结构化知识时仍然存在“幻觉”问题，并且难以实时更新。知识图谱（KG）可以显式地存储结构化知识，但其静态特性限制了动态交互和分析能力。因此，本文提出了一种基于LLM Agent与KG交互的多维数据分析方法，构建了一个动态、协作的分析生态系统。该方法利用LLM Agent自动从非结构化数据中提取产品数据，实时构建和可视化KG，并通过交互平台支持用户对图节点进行深度探索和分析。实验结果表明，该方法在产品生态系统分析、关系挖掘和用户驱动的探索性分析方面具有显著优势，为多维数据分析提供了新的思路和工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从海量、异构的多维数据中提取深度洞察的问题。现有方法，如单纯使用LLM，存在处理结构化知识时易产生“幻觉”以及难以实时更新的问题。而传统的知识图谱虽然能存储结构化知识，但缺乏动态交互和分析能力。

核心思路：论文的核心思路是将LLM Agent与知识图谱相结合，构建一个动态协作的分析生态系统。LLM Agent负责从非结构化数据中提取信息并构建知识图谱，知识图谱则提供结构化知识存储和推理能力。通过二者的交互，实现更准确、更实时的多维数据分析。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 数据提取：利用LLM Agent从非结构化数据中自动提取产品数据等信息。2) 知识图谱构建：基于提取的数据，实时构建和可视化知识图谱。3) 交互式分析：通过交互平台，用户可以对图节点进行深度探索和分析。4) 动态更新：LLM Agent持续从新数据中提取信息，并更新知识图谱，保持其时效性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于LLM Agent与知识图谱的动态交互。传统方法通常是静态地构建知识图谱，然后进行分析。而该方法通过LLM Agent的实时数据提取和知识图谱的动态更新，实现了更灵活、更准确的分析。这种动态交互使得系统能够适应不断变化的数据环境。

关键设计：论文中未明确提及关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推断，LLM Agent的设计可能涉及到针对特定领域（如产品数据）的微调，以提高信息提取的准确性。知识图谱的构建可能采用了特定的图数据库技术，以支持高效的查询和更新操作。交互平台的设计可能侧重于用户友好的可视化和交互功能。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在产品生态系统分析、关系挖掘和用户驱动的探索性分析方面具有显著优势。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，但强调了其在提升分析效率和准确性方面的潜力。该方法为多维数据分析提供了新的思路和工具。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于产品生态系统分析、市场趋势预测、竞争情报分析等领域。通过结合LLM的理解能力和知识图谱的结构化知识，可以帮助企业更好地理解市场动态，发现潜在机会，并做出更明智的决策。未来，该方法有望扩展到其他领域，如金融风险管理、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

In the current era of big data, extracting deep insights from massive, heterogeneous, and complexly associated multi-dimensional data has become a significant challenge. Large Language Models (LLMs) perform well in natural language understanding and generation, but still suffer from "hallucination" issues when processing structured knowledge and are difficult to update in real-time. Although Knowledge Graphs (KGs) can explicitly store structured knowledge, their static nature limits dynamic interaction and analytical capabilities. Therefore, this paper proposes a multi-dimensional data analysis method based on the interactions between LLM agents and KGs, constructing a dynamic, collaborative analytical ecosystem. This method utilizes LLM agents to automatically extract product data from unstructured data, constructs and visualizes the KG in real-time, and supports users in deep exploration and analysis of graph nodes through an interactive platform. Experimental results show that this method has significant advantages in product ecosystem analysis, relationship mining, and user-driven exploratory analysis, providing new ideas and tools for multi-dimensional data analysis.