增量知识图谱学习者数字孪生实现有据可依的早期预警

研究者提出一种以轻量知识图谱实现的增量学习者数字孪生，按时间检查点回放学习轨迹与评估记录进行更新，同时作为特征提取与解释依据的底层表示。在公开学习分析基准上按时间协议评测，图介导的特征提取在不同模型族与检查点下保持了与原始表格特征等价的预测表现。生成的预警以证据链形式落地，将风险决策关联到特征归因、证据条目和平台原始记录。