GraphReasoning

GraphReasoning 是一种利用人工智能技术将大量科学文献转化为知识图谱的方法。它通过对图谱的结构化分析，计算节点的度数、识别社区及其连通性，并评估关键节点的中心性，从而揭示知识体系的内在架构。该方法基于图的属性，如传递性和同构性，用于发现跨学科的新颖联系，以解答问题、填补知识空白并提出创新的材料设计思路。GraphReasoning 的目标是推动科学创新与发现，通过图推理揭示隐藏的关联，为多学科研究提供广泛的应用框架。