电子书上新 |《图技术与大模型在多领域的应用》

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领取方式如下： 点击下方标签，关注 DataFunSummit公众号 关注上方公众号，私信回复 『图技术』 获取领取方式 资料目录及介绍： GraphGPT: 大语言模型的图结构指令微调 GraphGPT旨在使大语言模型理解图结构数据，执行图相关任务如节点分类和链接预测。面对图数据多样性和大模型能力迁移的挑战，GraphGPT探讨了图输入方法、模型对齐及推理能力增强等解决方案，目标实现大模型作为零样本图学习者的潜力。 复杂图上的知识迁移学习 本文介绍了复杂图上的知识迁移学习，探讨Data Hungry问题及解决方案，提出利用Open Domain数据补全特定领域知识的方法，并讨论了图数据分布偏移的挑战。分享了在普适场景下的图知识迁移方法KBL，以及知识迁移在图数据中的实践应用。 图技术在金融反欺诈中的应用 图技术在金融反欺诈中日益关键，通过构建复杂关系网络， ………………………………