论文
C-Unseen：基于LLM推理的动态时序知识图谱弱信号检测
C-Unseen: Weak Signal Detection in Dynamic Temporal Knowledge Graphs via LLM Reasoning
摘要
弱信号是早期、低可见度的指标，在重大变化成形之前就已出现。现有基于关键词频次、主题建模或无类型图拓扑的检测方法，无法捕捉此类信号赖以显现的语义与关系结构。本文提出C-Unseen，一个面向动态时序知识图谱（DTKG）弱信号检测的可自解释框架。我们将弱信号定义为在连续TKG快照之间扩散的、语义连贯的稀有子图。该框架通过两个模块运行：稀有子图提取器，由LLM通过思维链推理识别内容与主导快照叙事相抵触的子图；弱信号警报器，跨时间步追踪这些稀有子图的持续性，以分离出真正的弱信号。实验结果表明，C-Unseen优于基于关键词、主题和图的基线。
