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Context Graph

发布日期：2026-01-13 08:35:27 浏览次数： 1711

作者：数联未来

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“Context Graph”（上下文图）是一种用于表示和组织信息之间关系的图形化结构，常用于知识表示、自然语言处理、推荐系统、语义搜索、人工智能等领域。它通过节点（代表实体、概念或事件）和边（代表它们之间的关系或上下文联系）来建模复杂的语义网络。

核心特点：

节点（Nodes）
边（Edges）
上下文感知（Context-aware）
动态构建

应用场景举例：

智能客服：根据用户当前对话历史构建上下文图，理解意图并提供精准回答。

个性化推荐：结合用户行为、时间、地点等上下文构建兴趣图谱。

文档理解：从一篇论文中提取实体和关系，构建该文档专属的上下文图。

多跳问答（Multi-hop QA）：通过在上下文图中推理路径回答复杂问题。

与知识图谱（Knowledge Graph）的区别：

特性	知识图谱	Context Graph
范围	全局、静态、通用	局部、动态、特定上下文
构建方式	预先构建（如 Wikidata、DBpedia）	按需生成（基于当前输入）
更新频率	低频更新	实时或近实时
目的	存储结构化世界知识	支持特定任务的语义理解

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