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为了解决大模型的这些限制，作者提出了 Think-on-Graph (ToG)，这是一个新颖的框架，它利用知识图谱来增强 LLM 的深度和负责任的推理能力。

本文提出了一种新的长尾增强的图对比学习方法（LAGCL），该方法促使模型同时兼顾头部节点与尾部节点之间的知识，并通过长尾增强技术来使模型产出更均匀更准确的节点表征，从而改进基于 GNN 的推荐任务。

如果宝总生在现代，在大数据、人工智能等前沿技术日新月异的今天，一定会通过科学的方法和智能工具来洞悉市场动态、分析趋势变化。