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CHRONOS 提出面向时序知识图谱市场的多智能体协调方案
CHRONOS 提出一种面向时序知识图谱数据市场的多智能体协调框架，同时解决静态混合索引在边演化时的召回下降、分布偏移后 Shapley 定价的失真，以及智能体对共享差分隐私预算的过度消耗三个耦合问题。该工作将多智能体协作、时序感知与隐私保护结合，为数据市场中动态数据的价值分配与安全共享提供了系统性解法。
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- 发布
- 2026-05-22
导读
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原文摘要
Temporal knowledge-graph data marketplaces face three coupled failures in static designs: stale hybrid index shortcuts reduce recall as edges evolve, stationary Shapley pricing misattributes value after distribution shifts, and uncoordinated agents over-consume a shared differential-privacy budget.…