RAG / 检索增强生成

Enhancing Relation Modeling with Social Attributes for Social Media Popularity Prediction

利用社交属性增强关系建模以进行社交媒体人气预测

Bolun Zheng, Yuhao Luo, Wei Zhu, Ning Xu, An-An Liu, Lingyu Zhu, Canjin Wang

专题命中 图谱与结构化RAG ：RAG(summary_cn,abstract)；retriever(abstract)

AI总结 针对社交媒体人气预测中检索准确率低的问题，提出关系增强检索增强框架RE-Rag，通过语义属性检索器和关系引导预测器，基于语义内容和社交属性建模UGC相似度，实验证明该方法在预测准确率和检索效率上优于现有方法。

Trajectory-Aware Clinical Risk Prediction via Severity-Grounded Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation

通过基于严重程度的知识图谱和检索增强生成进行轨迹感知临床风险预测

Kyunghoon Jeon, Youmin Ko, Woohwan Jung, Hyunjoon Kim

机构 * Hanyang University（汉阳大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 针对利用EHRs预测临床风险的挑战，提出TRACER框架，通过构建含严重程度信息的知识图谱、检索患者进展路径、提取临床事件及用相似病例增强患者背景来预测风险，在相关数据集实验中相比基线有显著提升。

Comments Accepted to KDD 2026

Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes

基于LangGraph的基于图的智能体人工智能：长期运行的有状态业务流程的工作流路径

Daniel Pearson, Sidney Shapiro, Emiliano Sebastian Gonzalez Venegas, Sanad Al-Khatib, Aurora Pinzón Arzola

机构 * Dhillon School of Business, University of Lethbridge（莱斯布里奇大学迪隆商学院） ； Universidad de Guadalajara（瓜达拉哈拉大学） ； Al Hussein Technical University（侯赛因技术大学） ； Universidad de Guanajuato（瓜纳华托大学） 纠错

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

AI总结 本文为业务流程中的生成式AI系统提供基于图的工作流路径实践指南，提出三种可执行方法展示相关技术协同，按工作流复杂性定位LangGraph，解释其适用场景及实现模式，明确产品行为。

Comments 25 pages, 2 figures. With ancillary code