GraphAgent's Mechanismus zur Überprüfung der Graphenstruktur im Detail
Das integrierte Validierungssystem von GraphAgent ist seine Kernkompetenz, die es von gewöhnlichen Tools zur Graphengenerierung unterscheidet. Durch den Vergleich der Makromerkmale (z. B. Gradverteilung) und Mikrostrukturen (z. B. Clusterkoeffizienten) der generierten sozialen Graphen mit denen realer Netzwerke kann das System die Authentizität der generierten Graphen quantitativ bewerten. Benchmark-Tests zeigen, dass der Validierungsmechanismus die Genauigkeit der Graphenstruktur im Durchschnitt um 11% verbessern kann.
Der Rahmen sieht drei Arten von standardisierten Bewertungsmodulen vor:evaluate/social/main.pyfür die Authentifizierung in sozialen Netzwerken.evaluate/movie/main.pydie sich mit der Netzwerkanalyse von Filmbewertungen befasst.evaluate/article/main.pyEntwickelt für akademische Zitationsnetzwerke. Jedes Modul erstellt einen detaillierten Bewertungsbericht, einschließlich visueller Vergleiche des Netzwerkdurchmessers, der durchschnittlichen Pfadlänge und anderer Metriken.
Dieser Validierungsmechanismus gewährleistet nicht nur die Zuverlässigkeit der wissenschaftlichen Daten, sondern optimiert auch kontinuierlich die LLM-Simulation durch eine Rückkopplungsschleife. Die Nutzer können diedefault_model_configs.jsonDie Zufälligkeit der erzeugten Graphen wird durch die Anpassung von Parametern wie z. B. der Temperatur in den Graphen mit dem Realismus in Einklang gebracht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGAG: Generierung eines Graphen sozialer Beziehungen unter Verwendung eines großen Modells zur Simulation menschlichen VerhaltensDie
