社交图谱精度提升的实践方案
提升生成准确度需要从数据预处理、模型调参和验证流程三个维度入手：
- data enhancement::
– 在GAG_data目录添加领域特定数据
- utilization--user_input参数注入先验知识（如”请模拟学术圈引用关系，h-index高的作者更易被引用”） - parameter optimization::
1. 调整temperature参数（0.3-0.7范围更适合确定性场景）
2. 修改max_tokens控制生成复杂度
3. 在generate_argsAdd'top_p': 0.9平衡多样性
验证技巧：
- utilizationevaluate模块时，添加--metric_detail参数获取细分指标
– 对比真实图的度分布曲线，调整--config中的网络参数
– 可视化时用Gephi的ForceAtlas2布局检测异常连接
高级方案：
1. 微调底层LLM：修改agentscope中的prompt模板
2. 集成真实数据：将现有图谱通过--data_mix参数混合生成
3. 多层验证：同时运行社交网络和引用网络评估脚本交叉验证
This answer comes from the articleGAG: Generating a Social Relationship Graph Using a Large Model to Simulate Human BehaviorThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升GraphAgent生成社交关系图谱的准确度？
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