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When Large Language Models Meet Open-World Graph Learning: A New Perspective on Uncertainty in Unlabeled Data
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出开放世界图助手（OGA），旨在解决开放世界场景中的数据不确定性问题，特别是有限标记和未知类别节点的处理。OGA结合自适应标签追踪，将语义与拓扑相结合以拒绝未知类别，并通过图标签注释器实现模型更新。实验结果验证了OGA的有效性和实用性。
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关键要点
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本研究提出开放世界图助手（OGA），旨在解决开放世界场景中的数据不确定性问题。
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OGA特别关注有限标记和未知类别节点的处理。
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OGA结合自适应标签追踪，将语义与拓扑相结合以拒绝未知类别。
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通过图标签注释器，OGA实现了模型的更新。
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实验结果验证了OGA的有效性和实用性。
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