知识图谱与可解释AI协同赋能城市矿产挖掘

在城市化进程中，拆除前评估作为城市矿产挖掘的核心环节，其决策过程需要兼顾专业性与可追溯性。传统AI模型虽能提供预测，但难以满足审计人员对决策可辩护性的要求——包括可读性、合理性、来源可溯及可争议性。最新研究指出，知识图谱与可解释AI技术具有天然互补优势：知识图谱能结构化领域知识，而可解释AI可揭示模型逻辑。论文创新性地提出四种融合模式——提升、约束、类型化与修订，每种模式均通过特定操作将可解释AI产物与知识图谱底层结构结合。例如，在城市拆除场景中，通过关联建筑数据标准对防火门价值评估进行可视化解释，既验证了材料回收潜力，又形成了符合监管要求的审计依据。该研究为AI在专业领域的可信应用提供了方法论支撑。