Microsoft Academic Graph Information Retrieval for Research Recommendation and Assistance
作者: Jacob Reiss, Shikshya Shiwakoti, Samuel Goldsmith, Ujjwal Pandit
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2025-12-18
备注: 5 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出基于注意力的子图检索器，用于科研推荐和辅助，提升知识推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图神经网络 注意力机制 子图检索 科研推荐 知识推理
📋 核心要点
- 现有科研信息过滤方法难以应对海量数据，检索效率和准确性面临挑战。
- 提出基于注意力的子图检索器，利用GNN和注意力机制提取关键信息子图。
- 通过精炼子图与大型语言模型结合，提升知识推理能力，辅助科研推荐。
📝 摘要（中文）
在当今信息驱动的世界中，获取科学出版物变得越来越容易。与此同时，筛选海量可用研究成果的难度也变得前所未有。图神经网络（GNN）和图注意力机制在搜索大规模信息数据库方面表现出强大的有效性，尤其是在与现代大型语言模型结合使用时。在本文中，我们提出了一种基于注意力的子图检索器，这是一种GNN检索模型，它应用基于注意力的剪枝来提取精炼的子图，然后将其传递给大型语言模型以进行高级知识推理。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决科研信息过载的问题，即如何从海量的学术论文数据中高效、准确地检索出与用户需求相关的研究成果。现有方法，例如传统的关键词搜索或基于内容相似度的推荐，难以有效处理论文之间的复杂关系，并且无法进行深层次的知识推理，导致检索结果的准确性和相关性不足。
核心思路：论文的核心思路是利用图神经网络（GNN）来建模学术论文之间的关系，并使用注意力机制来提取关键的子图。通过这种方式，模型可以关注到与用户查询最相关的论文和关系，从而提高检索的效率和准确性。然后，将提取的精炼子图输入到大型语言模型中，利用其强大的知识推理能力，进一步提升检索结果的质量。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 构建学术图谱：利用Microsoft Academic Graph (MAG)等数据源构建学术论文之间的关系图。2) 子图检索：使用基于注意力的GNN模型从图谱中检索出与用户查询相关的子图。该GNN模型通过注意力机制对图中的节点和边进行加权，从而提取出最相关的子图。3) 知识推理：将提取的子图输入到大型语言模型中，利用其进行知识推理，例如判断论文之间的关系、预测未来的研究方向等。4) 结果排序与推荐：根据知识推理的结果对检索到的论文进行排序，并向用户推荐最相关的研究成果。
关键创新：论文的关键创新在于提出了基于注意力的子图检索器，该模型能够有效地从大规模学术图谱中提取出与用户查询相关的子图。与传统的GNN模型相比，该模型引入了注意力机制，可以更加关注到与用户查询最相关的节点和边，从而提高检索的准确性。此外，该模型还与大型语言模型相结合，利用其强大的知识推理能力，进一步提升了检索结果的质量。
关键设计：在GNN模型中，使用了图注意力网络（GAT）作为基本的图卷积层。注意力权重通过计算节点之间的相似度来确定，相似度可以使用余弦相似度或点积等方法计算。损失函数的设计目标是最大化相关论文的得分，同时最小化不相关论文的得分。可以使用hinge loss或cross-entropy loss等损失函数。在大型语言模型方面，可以使用预训练的BERT或GPT等模型，并针对科研推荐任务进行微调。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的注意力机制子图检索器，能够有效提取关键信息，提升检索准确性。通过与大型语言模型结合，实现了更深层次的知识推理，提高了推荐质量。具体的性能数据和对比基线（如传统GNN模型）的提升幅度需要在实验部分进一步给出。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，包括：个性化科研推荐系统，帮助研究人员快速找到相关文献；智能科研助手，辅助研究人员进行文献综述和研究方向探索；学术知识图谱构建，为科研管理和决策提供支持。该方法有望提升科研效率，促进学术交流与合作。
📄 摘要（原文）
In today's information-driven world, access to scientific publications has become increasingly easy. At the same time, filtering through the massive volume of available research has become more challenging than ever. Graph Neural Networks (GNNs) and graph attention mechanisms have shown strong effectiveness in searching large-scale information databases, particularly when combined with modern large language models. In this paper, we propose an Attention-Based Subgraph Retriever, a GNN-as-retriever model that applies attention-based pruning to extract a refined subgraph, which is then passed to a large language model for advanced knowledge reasoning.