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Wu Wenlong, Yin Hailian, Wang Ning, Xu Mengfei, Zhao Xinzhe, Yin Zhanzuo, Liu Yuanrui, Wang Haofen, Ding Yan, Li Bohan. A Synergetic LLM-KG Framework for Cross-Domain Heterogeneous Data Query[J]. Journal of Computer Research and Development, 2025, 62(3): 605-619. DOI: 10.7544/issn1000-1239.202440634
Citation: Wu Wenlong, Yin Hailian, Wang Ning, Xu Mengfei, Zhao Xinzhe, Yin Zhanzuo, Liu Yuanrui, Wang Haofen, Ding Yan, Li Bohan. A Synergetic LLM-KG Framework for Cross-Domain Heterogeneous Data Query[J]. Journal of Computer Research and Development, 2025, 62(3): 605-619. DOI: 10.7544/issn1000-1239.202440634
shu

A Synergetic LLM-KG Framework for Cross-Domain Heterogeneous Data Query

  • 1.

    College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106

  • 2.

    Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics), Ministry of Education, Nanjing 211106

  • 3.

    Key Laboratory of Intelligent Decision and Digital Operation (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics), Ministry of Industry and Information Technology, Nanjing 211106

  • 4.

    Key Laboratory of Advanced Technology for Small and Medium-sized UAVs (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics), Ministry of Industry and Information Technology, Nanjing 210006

  • 5.

    College of Design and Innovation, Tongji University, Shanghai 200092

  • 6.

    China Mobile (Suzhou) Software Technology Co.Ltd., Nanjing 210004

Funds: This work was supported by the Pre-research Project of Civil Space Technology during the 14th Five-Year Plan Period (D020101).
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  • Author Bio:

    Wu Wenlong: born in 2001. Master candidate. Student member of CCF. His main research interests include large language model and knowledge graph

    Yin Hailian: born in 1979. Associate professor, master supervisor. Her main research interests include multidisciplinary design optimization of aircraft and machine learning

    Wang Ning: born in 1987. PhD, lecturer. His main research interests include mobile crowd sensing, database management systems, and wireless sensor networks

    Xu Mengfei: born in 2000. Master candidate. Student member of CCF. His main research interests include knowledge graphs and large language models

    Zhao Xinzhe: born in 1998. Master candidate. Student member of CCF. His main research interests include large language models and knowledge graphs

    Yin Zhanzuo: born in 2000. Master candidate. Student member of CCF. His main research interests include machine learning and multi-modal learning

    Liu Yuanrui: born in 1997. Master candidate. Student member of CCF. His main research interest includes large language model

    Wang Haofen: born in 1982. PhD, professor. Senior member of CCF. His main research interests include knowledge graph, natural lanugae processing, and large language model

    Ding Yan: born in 1970. Master, senior-level engineer. Member of CCF. His main research interests include distributed databases and the field of big data

    Li Bohan: born in 1979. PhD, associate professor. Distinguished member of CCF. His main research interests include spatiotemporal database, knowledge graph, large language model, and recommendation system

  • Received Date: July 20, 2024
  • Revised Date: February 09, 2025
  • Available Online: February 12, 2025
    Graphical Abstract
    • Abstract

  • Recent advances in large language models (LLMs) have significantly elevated requirements for data quality in practical applications. Real-world scenarios often involve heterogeneous data from multiple correlated domains. Yet cross-domain data integration remains challenging due to privacy and security concerns that prohibit centralized sharing, thereby limiting LLM’s effective utilization. To address this critical issue, we propose a novel framework integrating LLM with knowledge graphs (KGs) for cross-domain heterogeneous data query. Our approach presents a systematic governance solution under the LLM-KG paradigm. First, we employ domain adapters to fuse cross-domain heterogeneous data and construct corresponding KG. To enhance query efficiency, we introduce knowledge line graphs and develop a homogeneous knowledge graph extraction (HKGE) algorithm for graph reconstruction, significantly improving cross-domain data governance performance. Subsequently, we propose a trusted subgraph matching algorithm TrustHKGM to ensure high-confidence multi-domain queries through confidence computation and low-quality node filtering. Finally, we design a multi-domain knowledge line graph prompting (MKLGP) algorithm to enable efficient and trustworthy cross-domain query answering within the LLM-KG framework. Extensive experiments on multiple real-world datasets demonstrate the superior effectiveness and efficiency of our approach compared with state-of-the-art solutions.

    • FullText(HTML)
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