GraphAgentのグラフ構造検証メカニズムの詳細
GraphAgent に組み込まれた検証システムは、通常のグラフ生成ツールとは一線を画す中核的な能力である。生成されたソーシャルグラフのマクロな特徴（次数分布など）やミクロな構造（クラスタリング係数など）を現実のネットワークのものと比較することで、生成されたグラフの信憑性を定量的に評価することができる。ベンチマークテストによれば、この検証メカニズムによりグラフ構造の精度を平均11%向上させることができる。
このフレームワークには、3種類の標準化された評価モジュールが用意されている：evaluate/social/main.pyソーシャルネットワーク認証のため。evaluate/movie/main.py映画視聴率のネットワーク分析を扱っている。evaluate/article/main.py学術引用ネットワーク用に設計されています。各モジュールは、ネットワークの直径、平均パス長、その他のメトリクスの視覚的な比較を含む、詳細な評価レポートを生成します。
この検証メカニズムは、科学データの信頼性を保証するだけでなく、フィードバックループを通じてLLMシミュレーションを継続的に最適化します。ユーザーはdefault_model_configs.json生成されるグラフのランダム性は、グラフ内の温度などのパラメーターを調整することでリアルさとのバランスをとっている。
この答えは記事から得たものである。GAG：人間の行動をシミュレートする大規模モデルを用いた社会関係グラフの生成について
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