RAG / 检索增强生成

Mixture-of-Experts Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation for Multi-Agent LLM-based Recommendation

基于混合专家知识图谱检索增强生成的多智能体LLM推荐系统

Shijie Wang, Chengyi Liu, Yujuan Ding, Shanru Lin, See-Kiong Ng, Xu Xin, Wenqi Fan

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retrieval-augmented generation(title,abstract)；分类 cs.IR

AI总结 提出MixRAGRec框架，通过混合专家检索、知识偏好对齐和对比学习增强推荐，解决KG-RAG中检索粒度单一、结构信息丢失和端到端学习困难问题。

Comments Accepted by KDD 2026 Research Track

Reading Between the Citations: A Typed Claim Network for Scientific Literature

解读引用：面向科学文献的类型化主张网络

Ning Ding, Sergio J. Rodríguez Méndez, Pouya G. Omran

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(abstract,abstract_cn)；retrieval-augmented generation(abstract)；分类 cs.IR、cs.CL、cs.AI

AI总结 针对现有知识图谱忽略引用立场的问题，提出将文献间引用具体化为带有立场标签的类型化主张网络，并构建了包含8260条主张的实例，在检索增强、立场摘要和拓扑分析三个任务上验证其有效性。