各位同仁，各位对大规模图数据处理充满热情的专家们： 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在人工智能和大数据时代日益凸显的关键议题——“图稀疏化”（Graph Sparsification）。尤其是在处理像认知图谱（Cognitive Graphs）这样庞大、复杂且充满不确定性的数据结构时，如何有效地进行剪枝，去除那些低概率、不相关的路径，从而提升效率、降低噪声并增强可解释性，是摆在我们面前的一个巨大挑战。 想象一下，一个由数十亿节点和数万亿边构成的认知图谱，它可能代表着人类知识、医疗诊断路径、生物分子相互作用，甚至是社会关系网络。在这个巨大的信息海洋中，存在着无数的路径，但并非所有路径都具有同等的价值。许多路径可能是偶然的、弱相关的，甚至是误导性的。我们的目标是，在保持图的核心信息和结构完整性的前提下，大胆地剪枝掉约90%的“不相关低概率路径”。这不仅是一个工程上的挑战，更是一个理论上的深层探索。 1. 认知图谱的复杂性与稀疏化的必要性 认知图谱旨在模拟或表示复杂的知识结构和推理过程。其节点可以代表概念、实体、事件、属性等，而边则表示它们之间的关系，如“是A的一种”、“导致B”、“与C相关 …
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