基于图学习和大语言模型的实体对齐算法研究

实体对齐是信息融合与数据集成领域的核心技术，旨在识别并关联不同图数据中指向现实世界同一对象的等价实体节点。这一技术在构建大规模统一知识库、支撑智能化语义搜索以及提升推荐系统精准度等国家大数据战略需求中具有重要的应用价值。然而，随着多源图数据规模的持续扩张，实体对齐任务面临图结构高度异构、语义信息复杂多样带来的严峻挑战。具体而言，不同图数据通常由不同机构独立构建，其构建背景与业务需求各异，导致其拓扑结构和语义信息存在显著差异。传统实体对齐方法由于过度依赖手工特征与简单的线性映射，存在泛化能力弱、对专家知识依赖性强等局限性，难以满足大规模实时数据集成的实际需求。

随着图学习与大语言模型技术的快速发展，这两类方法分别从结构建模与语义推理的角度，为跨图实体对齐提供了新的技术路径。基于图学习的算法能够有效捕捉拓扑结构，将实体编码至低维空间，实现高效对齐；基于大语言模型的算法则凭借强大的上下文理解与逻辑推理能力，擅长处理复杂语义辨析。尽管上述方法在提升对齐效率、降低特征工程复杂性方面取得了显著进展，但在表征质量与对齐鲁棒性方面仍存在不足。本文通过系统回顾当前同质图和异质图实体对齐方法的整体流程，揭示出贯穿其嵌入模块与对齐模块的四个核心挑战：（1）如何缓解图结构不平衡，（2）如何促进结构与属性的交互，（3）如何增强映射的准确性，（4）如何有效对齐复杂实体。

图1 实体对齐的流程及其面临的核心挑战

围绕上述核心挑战，本文相应开展了四个方面的研究内容，提出了一系列性能更优、更鲁棒的实体对齐算法：（1）针对现有算法在图结构不平衡时节点表征质量差异的问题，本文提出了一种节点度感知的用户身份关联方法DegUIL。该算法设计了一种自适应邻域修正机制，通过缺失邻域预测与冗余信息过滤，实现了对低度节点与超高度节点表征质量的协同提升。（2）针对现有算法在异构图场景下结构与属性特征融合不充分的挑战，本文提出了一种大语言模型增强特征的实体对齐方法LEA。该算法通过构建结构化提示模板并引入优先级驱动的增强策略，引导大语言模型进行语义补全与对比描述生成，实现了结构与属性信息在统一语义空间内的深度交互。（3）针对现有算法全局映射函数忽略节点局部空间差异的挑战，本文提出了一种元学习局部映射的实体对齐方法MANA。该算法利用元学习机制学习全局映射先验，并针对特定节点实施快速梯度更新以微调局部映射函数，显著提升了跨图映射的准确性。（4）针对现有算法难以处理语义模糊的复杂对齐场景，本文提出了一种基于大语言模型的组重排方法 GroupRank。该算法设计了分组比较评分机制，并结合监督微调与强化学习优化策略，将传统相似度匹配提升至深层语义推理层面，实现了对复杂实体对齐任务的精准判定。

图2 本文的主要研究内容及对应章节

实验结果表明，所提出的一系列实体对齐算法在多类经典数据集和真实异构场景下，均表现出优异的表征质量、对齐精度与泛化性能，在Hit@1与MRR等核心指标上显著优于现有主流方法。本文不仅为实体对齐领域提供了新的研究思路，也为大规模复杂图数据的自动化集成提供了高效且通用的解决方案，具有重要的研究意义和应用价值。

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