# 11. 图表与论文章节映射 > 本文档把仓库中的**实际图表文件**逐一对应到一篇 ACM 中文论文(单栏 3.25 in / 双栏 6.75 in)的章节位置,给出每张图:回答论文哪个问题、正文怎么引用、caption 直接可入 LaTeX 的正式表述、以及主文/附录归属。所有文件路径相对仓库根 `D:/reps/26H1_cs3319_final_deliverable/`,数字以权威事实表与实测 CSV 为准。 > > **本文档第一性原理**:一张好图不是"装饰",而是论文论证链的视觉节点。读者扫一眼图应能在 5 秒内 get 到一个结论。因此每个 Figure 都绑定 **(a) 一个研究问题 → (b) 一组数据 → (c) 一句结论**,缺一不可。 --- ## 1. 仓库实际图表资源盘点(以文件系统为准) 经 `ls` 实测,本仓库共有**四个**图表产出目录,**不存在 `figures_v3/`**(任务提示中的 v3 为误称或尚未创建): | 目录 | 图数 | 格式 | 性质 | 入口 README | |---|---|---|---|---| | `figures_paper/` | **11**(fig1–7, figA1–A4) | pdf + png(300 dpi) + svg | **首选投稿版**(ACM sigconf 宽度,TrueType 内嵌) | `figures_paper/README_figures.md` | | `figures_v2/` | **11**(fig1–6, figA1–A5;figA6 跳过) | pdf + png + svg | figures_paper 的**重绘改进版**(去双轴、ECDF 替代密度) | `figures_v2/README_FIGURES.md`、`AUDIT_REPORT.md` | | `reports/figures/` | 10(fig1–fig10) | pdf + png | 较早期报告版 | 无 README | | `code/figures/` | 10 脚本 + `gen_val_labels.py` + `plot_style.py` | — | 原始绘图脚本(早期,非 paper 用) | — | **推荐投稿选取 `figures_paper/`** 的 PDF(向量、字体内嵌、venue-safe),`figures_v2/` 作为设计对照。两套同名图主题一致但语义有别(v2 是审美重绘版),caption 以本表为准。下文 mapping 主列以 `figures_paper/` 文件名为准。 --- ## 2. 图 ↔ 论文章节映射主表 | Figure | 文件路径 | 它展示什么(一句话) | 论文章节 | 主文/附录 | 正文怎么引用 | |---|---|---|---|---|---| | fig1 | `figures_paper/pdf/fig1_graph_overview.pdf` | 任务与异构图示意 | 引言 / 任务定义 | 主文 | "任务定义见图 1" | | fig2 | `figures_paper/pdf/fig2_sparsity.pdf` | 数据集稀疏 + 长尾 + 冷启动压力 | 数据集 | 主文 | "数据集难度见图 2" | | fig3 | `figures_paper/pdf/fig3_roadmap.pdf` | 性能演进路线图(验证 F1 + 公开 F1) | 实验结果(总览) | 主文(双栏) | "方法演进见图 3" | | fig4 | `figures_paper/pdf/fig4_architecture.pdf` | 最终两阶段 stacking 流水线 | 方法 | 主文(双栏) | "整体架构见图 4" | | fig5 | `figures_paper/pdf/fig5_ablation_highorder.pdf` | 高阶引用传播消融(108→259 维) | 消融实验 | 主文 | "高阶贡献见图 5" | | fig6 | `figures_paper/pdf/fig6_rank_vs_threshold.pdf` | rank-cutoff vs 概率阈值稳健性 | 方法 / 决策规则 | 主文 | "决策规则选择见图 6" | | fig7 | `figures_paper/pdf/fig7_error_heatmap.pdf` | 误差分桶热力图(冷启动/弱证据) | 误差分析 | 主文 | "误差结构见图 7" | | figA1 | `figures_paper/pdf/figA1_hyperparam.pdf` | LightGCN 层×维扫描 | 附录 | 附录 | "超参扫描见图 A1" | | figA2 | `figures_paper/pdf/figA2_rw_ablation.pdf` | 随机游走集成规模 vs F1 | 附录 | 附录 | "游走集成见图 A2" | | figA3 | `figures_paper/pdf/figA3_feature_importance.pdf` | 特征组累计贡献瀑布 | 附录 | 附录 | "特征贡献见图 A3" | | figA4 | `figures_paper/pdf/figA4_oof_pr.pdf` | 各阶段 OOF 判别力(PR + 分布) | 附录 | 附录 | "OOF 演进见图 A4" | > 说明:`figures_v2/` 对应同名图(`fig1_task_graph` / `fig2_dataset_sparsity` / ... / `figA5_oof_pr_score`),内容等价、版式优化;两者任选其一即可,但**同一篇论文不要混用两套**(风格不一致会被审稿挑出)。本表行号以 `figures_paper/` 为准。 --- ## 3. 逐图详解:研究问题 / 正文引用 / LaTeX caption ### Figure 1 — 任务与异构图概览(`fig1_graph_overview`) - **回答论文什么问题**:任务是什么?输入图长什么样?预测对象是哪些对? - **数据源**:纯示意(无真实子图);节点规模取自 `dataset.md`(6,611 authors / 79,937 papers)。 - **正文引用**(中文):"如图 1 所示,作者节点(圆,6,611 个)与论文节点(方,79,937 个)通过三类边连接:author→paper 历史阅读/引用(682,421 条)、author↔author 合著(9,663 条)、paper→paper 有向引用(327,113 条)。模型对 2,047,262 个测试对输出 0/1,F1 为评估指标。" - **建议宽度**:双栏 6.75 in。 - **Caption(直接入 LaTeX)**: ```latex \caption{Heterogeneous author--paper graph and link-prediction task. Nodes are authors (circles, $N_a{=}6{,}611$) and papers (squares, $N_p{=}79{,}937$); relations are author--paper historical interactions, author--author coauthorship, and directed paper$\rightarrow$paper citation. For each test pair (author, paper) the model predicts a binary label; performance is measured by F1 over $2{,}047{,}262$ test pairs.} ``` ### Figure 2 — 数据集稀疏与长尾(`fig2_sparsity`) - **回答论文什么问题**:为什么这个任务难?为什么要做结构/高阶特征? - **数据源**:`data_and_docs/author_file_ann.txt`、`paper_file_ann.txt`、`bipartite_train_ann.txt`(实测度分布)。二部图正边密度 ≈ 1.29e-3,约 56% 作者度=1(冷启动主导)。 - **正文引用**:"图 2 的 log-log CCDF 表明三类度均近似幂律长尾;(d) 面板显示大量节点度=1(56% 作者单连接),这正是冷启动压力,也是我们引入高阶与随机游走特征的根本动机。" - **建议宽度**:双栏。 - **Caption**: ```latex \caption{Dataset sparsity and long-tail degree structure. (a--c) Complementary CDFs (log--log) of coauthor degree, paper citation in-degree, and paper author-interaction degree; straight-line fits confirm approximate power-law tails. (d) The mass of nodes sits at degree~1 --- 56\% of authors have a single connection --- so cold-start nodes dominate and motivate structural / high-order features.} ``` ### Figure 3 — 性能演进路线图(`fig3_roadmap`,论文核心叙事图) - **回答论文什么问题**:我们是如何从 0.8850 一路做到 0.96626 的?三个概念跃迁在哪? - **数据源**:`figures_v2/data/manual_metrics.csv`(已核验:7 行,与 dynamic_summary.csv / validation_summary.csv / README 一致)+ README 公开榜阶段表。三段灰色区:(I) LightGCN 协同过滤主信号 0.8850→0.9386;(II) 显式图/meta-path + LightGBM stacker 最大的局部结构补盲 +0.0174 val;(III) 随机游走 + 有向高阶引用传播注入高阶语义至 0.96626。 - **正文引用**:"图 3 把整条研究路线压缩为一张图:蓝色为验证 F1、绿色虚线为公开榜 F1。三个跃迁区清晰可见——LightGCN 提供协同过滤主干,图/meta-path stacker 贡献单一最大增益,随机游走与有向高阶传播收尾。" - **建议宽度**:双栏 6.75 in(本文档图)。 - **Caption**(注意 public F1 用原始 0.96626 而非旧 caption 的 0.9663,见第 5 节一致性说明): ```latex \caption{Performance evolution roadmap. Validation F1 (blue) and public-leaderboard F1 (green, dashed) across method stages. Three conceptual leaps are shaded: (I)~LightGCN captures the collaborative-filtering main signal; (II)~explicit graph / meta-path features with a LightGBM stacker fill the local-structure blind spot ($+0.0174$ val); (III)~random-walk embeddings and directed high-order citation propagation inject high-order structural semantics. The final model reaches public $\mathrm{F1}=0.96626$.} ``` ### Figure 4 — 最终流水线架构(`fig4_architecture`) - **回答论文什么问题**:这么多特征是怎么拼起来的?最终决策怎么做的? - **数据源**:示意 + `code/high_order_graph_stack.py`(259 维拼接、LightGBM 5-fold OOF、rank-cutoff 决策)。五路特征流:LightGCN 分数/rank、显式图 + meta-path、内容相似 + rich author-content、DeepWalk/Node2Vec 配对、高阶传播(`H_k=R C^k`、`G_k=S R C^k`)。 - **正文引用**:"整体架构见图 4:五路特征拼接为 259 维向量送入 LightGBM OOF stacker;测试决策用 rank-cutoff top 50% 并强制已知训练正边为 1。高阶特征由 $H_k=R C^k$(作者经 $k$ 步引用到达的论文)与 $G_k=S R C^k$(经合著中介)定义,$R$ 为作者-论文矩阵、$C$ 为引用矩阵、$S$ 为合著矩阵。" - **建议宽度**:双栏。 - **Caption**: ```latex \caption{Final two-stage stacking pipeline. Five feature streams --- LightGCN score/rank, explicit graph and meta-path features, content similarity and rich author--content profiles, DeepWalk/Node2Vec pair features, and high-order propagation features --- are concatenated into a 259-d vector and fed to a LightGBM out-of-fold stacker. A rank-cutoff decision (top-50\% positive, known positives forced to~1) produces the submission. High-order features are defined by $H_k = R\,C^{k}$ (author reaches papers $k$ citation hops away) and $G_k = S\,R\,C^{k}$ (same, mediated by coauthorship), where $R$ is the author--paper matrix, $C$ the citation matrix, and $S$ the coauthorship matrix.} ``` ### Figure 5 — 高阶引用传播消融(`fig5_ablation_highorder`) - **回答论文什么问题**:加高阶到底涨多少?哪一步最关键? - **数据源**:`validation_runs/dynamic_seed202/high_order_graph_stack/validation_summary.csv`(实测 4 行,见下表)。 - **实测数据**(以此为准): | stage | n_features | validation F1 | AUC | |---|---|---|---| | base_highorder | 108 | 0.964270 | 0.994052 | | rich_rw7 | 190 | 0.964947 | 0.994555 | | rich_rw7_highorder(+undirected) | 214 | 0.966556 | 0.994890 | | **rich_rw7_highorder_directed(+directed)** | **259** | **0.966874** | **0.994918** | - **正文引用**:"图 5 用断轴柱显示增量 F1、菱形标 AUC。rich content + 7 RW 块带来 +0.00068;**重新引入无向高阶传播是最大的单一跳跃 +0.00161**;有向引用感知变体贡献决定性的末段 +0.00032,达到 F1=0.96687 / AUC=0.99492。" - **建议宽度**:单栏 3.25 in。 - **Caption**(修正旧 caption 的 +0.00068 为 base→rich_rw7 的实测差 0.964947−0.964270=0.000677): ```latex \caption{Ablation of high-order citation propagation (validation, seed=202). Bars are incremental F1 gains over a broken-axis floor; diamonds show AUC. Adding rich content and the 7-block random-walk ensemble lifts F1 by $+0.00068$; re-introducing undirected high-order propagation gives the largest single jump ($+0.00161$); the directed citation-aware variant contributes the decisive final $+0.00032$, reaching $\mathrm{F1}=0.96687$ / $\mathrm{AUC}=0.99492$ and the public-best $0.96626$. (Numbers from \texttt{validation\_summary.csv}.)} ``` ### Figure 6 — rank-cutoff vs 概率阈值稳健性(`fig6_rank_vs_threshold`) - **回答论文什么问题**:为什么测试决策不用验证最优概率阈值,而用 rank cutoff? - **数据源**:`validation_runs/stack_ratio_analysis.csv`、`stack_threshold_summary.csv`、`high_order_graph_stack/submission_summary.csv`、`threshold_submission_summary.csv`。验证最优概率阈值 0.46173 在 test 上正例比例漂到 0.5242;rank cutoff r=0.500000 在 test 上精确保持 0.50(changed_vs_anchor=34,863,正例比例精确 0.5)。 - **正文引用**:"图 6 解释决策规则:验证集是人为 1:1,LightGBM 概率不可迁移到不平衡的测试集——验证最优阈值 0.46173 在 test 上把正例比例顶到 0.5242(图 6a,偏离 F1 峰);而 rank-cutoff(预测 top 50% + 已知正边强制 1)与类先验无关,在两切分上都精确保持 0.50(图 6b),更稳健。" - **建议宽度**:单栏或双栏均可。 - **Caption**: ```latex \caption{Rank-cutoff vs probability-threshold robustness. The validation split is artificially 1:1 positive/negative, so the LightGBM probability does not transfer to the imbalanced test set: the validation-optimal probability threshold ($0.462$, varying $0.44$--$0.49$ across seeds) drifts to a $0.524$ predicted-positive ratio on test, off the F1 peak (a). The rank-cutoff rule (predict the top-50\% plus known positives) is class-balance invariant and stays exactly at $0.50$ on both splits (b), making it the more robust decision rule.} ``` ### Figure 7 — 误差分桶热力图(`fig7_error_heatmap`) - **回答论文什么问题**:模型还在哪些区域失败?这些失败能否解释为何要高阶/游走特征? - **数据源**:`validation_runs/dynamic_seed202/error_group_calibration/error_analysis_buckets.csv`。行=作者度/论文度/引用入度/作者内部 rank/局部证据标志等桶;列=precision / recall / F1;F1<0.90 的行红框。 - **正文引用**:"图 7 把误差按节点/对桶切片。最难区域是冷启动节点(作者/论文度 ≤ 2)、低引用入度论文、中段 LightGCN 分数对、以及无任何局部结构证据的对——恰是高阶传播与随机游走特征试图救援的区域,印证了图 5 的增益来源。" - **建议宽度**:单栏 3.25 in。 - **Caption**: ```latex \caption{Error-bucket heatmap (validation, seed=202). Rows are curated node/pair buckets (author and paper degree, citation in-degree, author internal rank, local-evidence flag); columns are precision, recall, and F1. Red-outlined rows have F1 below~$0.90$. The hard regions are cold-start nodes (author/paper degree~$\leq\!2$), low in-citation papers, mid-range LightGCN-score pairs, and pairs without local structural evidence --- precisely the cases the high-order propagation and random-walk features are designed to rescue.} ``` ### Appendix Figure A1 — LightGCN 超参扫描(`figA1_hyperparam`) - **回答论文什么问题**:LightGCN 用多少层、多少维?为什么? - **数据源**:`validation_runs/dynamic_summary.csv`(best per dim×layers cell,seed=202)。最优:2 层、512 维、dot、val F1=0.93858。 - **正文引用**:"图 A1 显示 2 层传播 + 512 维嵌入最优(0.93858);单层欠拟合、过大嵌入过拟合,这与一致事实表裁决一致(最佳 layers=2 而非 argparse 默认的 4)。" - **建议宽度**:单栏。 - **Caption**: ```latex \caption{LightGCN hyperparameter sweep (best validation F1 per dim$\times$layers cell, seed=202). Two propagation layers with a 512-d embedding is optimal ($0.93858$); a single layer under-fits and very large embeddings over-fit. This is the configuration used throughout.} ``` ### Appendix Figure A2 — 随机游走集成规模(`figA2_rw_ablation`) - **回答论文什么问题**:游走模型堆到几个才够?多样性是否互补? - **数据源**:`randomwalk_systematic/small_ablation_table.csv` + `ensemble_5_ablation.csv`(0.9639315)+ `ensemble_7_ablation.csv`(0.9649210)。 - **一致性提示**:旧 caption 写"+0.00182"偏高;**按 CSV 重算 best-single→5→7 约 +0.00155**(事实表裁决 #21,以 CSV 为准)。 - **正文引用**:"图 A2 表明从最佳单块到 5 块、再到 7 块,验证 F1 单调上升;最终采用 7 块。注意:7-ensemble r0.500 公开仅约 0.96229(略低于 0.96252),提示验证对'堆更多 RW 模型'偏乐观,会过拟合 seed202 切分——这是真实教训而非笔误(见一致性说明)。" - **建议宽度**:单栏。 - **Caption**(已按 CSV 修正增量): ```latex \caption{Random-walk ensemble size vs validation F1 (same base features). Moving from the best single DeepWalk/Node2Vec config to a 5-block and then 7-block ensemble of diverse configs yields a steady gain ($\approx\!+0.00155$ by CSV recomputation); 7 blocks are used in the final model.} ``` ### Appendix Figure A3 — 特征组贡献瀑布(`figA3_feature_importance`) - **回答论文什么问题**:259 维里哪些特征组最值钱? - **数据源**:post95 / extra / content_rich / node2vec / randomwalk / high_order 增量消融。**重要限制**:本机 Python 3.14 未安装 lightgbm,故**不画 LightGBM gain**,而画增量消融瀑布(事实表 §7 明确规则)。 - **正文引用**:"图 A3 以增量消融代替(不可用的) LightGBM gain:图/meta-path stacking + LightGBM stacker 占主导(+0.0174);随机游走块、DeepWalk/Node2Vec、高阶传播构成第二梯队。累计增益 0.9386→0.9669 ≈ +0.0283,与事实表算术自洽。" - **措辞注意**:旧 caption 用"exactly"略强,实为四舍五入后巧合(裁决 #21 的变体,事实表算术 0.9668737−0.9385765=0.0282972);建议改"consistent with"。 - **建议宽度**:单栏。 - **Caption**: ```latex \caption{Cumulative F1 contribution by feature group (incremental ablation on seed=202). The graph/meta-path stacking with the LightGBM stacker dominates ($+0.0174$); the random-walk blocks, DeepWalk/Node2Vec, and higher-order propagation form the second tier. Gains are consistent with the LightGCN $0.9386 \rightarrow 0.9669$ improvement ($\approx\!+0.0283$), confirming internal consistency.} ``` ### Appendix Figure A4 — 各阶段 OOF 判别力(`figA4_oof_pr`) - **回答论文什么问题**:随着 stacking 推进,正负分离是否真的越来越好? - **数据源**:`val_labels_seed202.npy`(136,484)+ 四个 OOF:`val_vanilla_ensemble_mean.npy`、`post95_ablation/ensemble_lgcn_oof.npy`、`node2vec_deepwalk/node2vec_stack_oof.npy`、`high_order_graph_stack/rich_rw7_highorder_directed_oof.npy`。**标签对齐已复算验证**(F1=0.966874,无泄漏)。 - **正文引用**:"图 A4 用对齐的 OOF 分数证明每阶段都在外推 PR 曲线;最终高阶模型 AP≈0.995,(b) 面板显示正负分数分布干净分离。" - **建议宽度**:单栏(分 (a)(b) 子图)。 - **Caption**: ```latex \caption{Out-of-fold discrimination across stacking stages (validation, seed=202; label alignment verified). (a)~Precision--recall curves move outward at each stage; the final high-order model reaches $\mathrm{AP}\!\approx\!0.995$. (b)~Score distributions separate positives from negatives with a clean margin.} ``` --- ## 4. 图表设计原则与"为什么这么画"(第一性原理) | 原则 | 在哪张图体现 | 理由 | |---|---|---| | **断轴 / 独立面板,避免双轴误导** | fig5(双栏版双轴被 v2 改为分面板) | 同图叠 F1 与 AUC 若共享轴会误导;断轴柱能凸显微小但关键的 +0.00032 | | **rank-cutoff 而非迁移阈值** | fig6 | 类先验不变性是该方法可投稿的核心论点,必须单独成图 | | **冷启动作为叙事支点** | fig2→fig7 闭环 | fig2 暴露冷启动压力,fig7 证明高阶/游走救援冷启动——因果闭环 | | **ECDF 替代核密度** | v2 figA5 | 分数分布有尖峰,核密度会爆 spike,ECDF 更可读 | | **消融瀑布替代 LightGBM gain** | figA3 | 无 lightgbm 可装;gain 对共线特征有偏,消融更可信 | --- ## 5. 一致性说明(图表 caption 数字与事实表的核对) 1. **public F1 写 0.96626 还是 0.9663**:`figures_paper` 旧 caption 在 fig3/fig5 写 0.9663(4 位舍入),但 README/final_report/validation_summary 用 0.96626(原始公开分)。**本文档统一采用 0.96626**(更可信)。 2. **figA2 增量 +0.00182 vs +0.00155**:旧 caption 偏高;**以 CSV 重算 +0.00155 为准**(裁决 #21)。 3. **figA3 "exactly"** 措辞:实为四舍五入巧合;改为"consistent with"。 4. **val F1 三阶段**:0.964947(rich_rw7)→0.966556(+undirected)→0.966874(+directed),增量 +0.001609 / +0.000318,与 fig5 caption 算术吻合。 5. **manual_metrics.csv** 中 lightgcn 阶段 val=0.938576 / public=0.93044 属不同口径(验证 ensemble best vs 6-model 提交),引用时需注明,勿混用。 6. **未明确确认项**:各 LightGCN 变体 run 的精确 argparse(除 best run 反推 layers=2/dim512/dot/seeds{41,141})无日志;测试集真实正例比例未知,rank top 50% 为建模假设。 --- ## 6. 可迁移到论文中的写法 以下为可直接进 TeX 的正式表述片段(中文论文,保留英文术语)。 **整体图表策略(可放 Experiments 开头)**: > 本文共 7 张主文图(fig1–fig7)与 4 张附录图(figA1–A4),遵循"一图一结论"原则:每张图对应一个研究问题。fig3(性能演进)与 fig4(架构)为双栏横跨图,其余为单栏。所有向量图以 ACM sigconf 宽度(单栏 3.25 in / 双栏 6.75 in)输出,TrueType 内嵌。 **正文引用模板(示例)**: ```latex 如图~\ref{fig:roadmap} 所示,方法演进可划分为三个概念跃迁:LightGCN 提供协同过滤主干 (验证 $\mathrm{F1}{=}0.9386$),图/meta-path stacking 贡献单一最大增益($+0.0174$), 随机游走与有向高阶引用传播将公开 $\mathrm{F1}$ 推至 $0.96626$。 ``` **决策规则段(配 fig6)**: ```latex 由于验证集人为 1:1 平衡,LightGBM 概率不可直接迁移至不平衡测试集:验证最优阈值 $0.4617$ 在测试集上把预测正例比例顶至 $0.5242$(图~\ref{fig:calib}a),偏离 F1 峰。 我们改用 rank-cutoff 规则——按分数排序取 top 50\% 为正,并强制训练已知正边 (\texttt{test\_known\_mask.npy},共 $524{,}083$ 对)为 $1$——该规则与类先验无关, 在验证与测试切分上均精确保持预测正例比例 $0.50$(图~\ref{fig:calib}b)。 ``` **高阶传播段(配 fig4、fig5)**: ```latex 高阶特征由两条路径定义:$H_k = R\,C^{k}$(作者经 $k$ 步引用到达的候选论文)与 $G_k = S\,R\,C^{k}$(经合著矩阵 $S$ 中介),对引用矩阵 $C$ 取前向/后向/无向三种传播。 消融显示无向高阶传播贡献最大单一跳跃($+0.00161$),有向引用感知变体贡献决定性末段 ($+0.00032$),最终达验证 $\mathrm{F1}{=}0.96687$ / $\mathrm{AUC}{=}0.99492$ (图~\ref{fig:ablation})。 ``` **误差分析段(配 fig7)**: ```latex 误差分桶(图~\ref{fig:error})表明剩余难点集中在冷启动节点(度 $\leq\!2$)、低引用入度论文、 中段 LightGCN 分数对与无局部证据对——恰为高阶传播与随机游走特征救援的区域, 与方法设计动机形成闭环。 ``` **附录图引用模板**: ```latex LightGCN 超参扫描(图~\ref{fig:lgcn-sweep})显示 2 层、512 维为最优配置; 随机游走集成(图~\ref{fig:rw-ens})从单块到 7 块带来稳定验证增益; 特征组累计贡献(图~\ref{fig:feat-imp},增量消融代替不可用的 LightGBM gain) 显示图/meta-path stacking 主导;各阶段 OOF PR 曲线(图~\ref{fig:oof-pr}) 外推至 $\mathrm{AP}{\approx}0.995$,正负分数干净分离。 ``` --- ## 7. `figures_paper` vs `figures_v2`:该用哪一版? 两套图表主题一一对应,但 `figures_v2` 是针对 `figures_paper` 的**审美与可读性重绘版**(见 `figures_v2/AUDIT_REPORT.md` 的逐图诊断)。审稿人最常挑的"图表不像论文、像幻灯片"问题,v2 已系统性修复。**建议投稿用 v2 的 PDF,但 caption 与数字以本表为准**(v2 caption 较简略、个别数字仍用旧口径)。 | 图 | `figures_paper` 诊断 | v2 改进 | 投稿建议 | |---|---|---|---| | fig1 概览 | 大标题、底部图例拥挤、绘图区比例文字过多 | 重绘、保留主文 | 用 v2 | | fig2 稀疏 | 2×2 排版过紧、轴标签打架 | 从官方边文件重绘 | 用 v2 | | fig3 路线图 | 星标 + 重注释 + 图内大段叙事文字 | 改为紧凑折线 | 用 v2 | | fig4 架构 | 文字箭头过密、模块未对齐 | 改三栏架构图 | 用 v2 | | fig5 高阶消融 | **双轴柱/线**,F1 与 AUC 难比 | 改为分面板(去双轴) | **必用 v2**(双轴是硬伤) | | fig6 决策规则 | 图例/解释文字偏重 | 改为紧凑两面板 | 用 v2 | | fig7 误差热图 | 主文行数过多 | **移入附录并拆三面板** | v2 仅作附录 | | figA1 超参 | 热图文字/选中格样式过强 | 改为紧凑附录热图 | 用 v2 | | figA2 RW 集成 | 点标签过大 | 改为小标签 | 用 v2 | | figA3 特征贡献 | 标题/标签夸大(实为特征组贡献非模型重要性) | **重命名为 feature-group contribution** | 用 v2 | | figA4 OOF PR | 直方图被密度尖峰主导 | 改为 PR + ECDF/裁剪分布 | 用 v2 | > 关键改动优先级:**fig5 去双轴**(双轴是审稿硬伤)、**figA3 改名**(避免声称未做的 LightGBM gain)、**fig7 移附录**(主文热图行数过多)。`figA6_feature_importance`(LightGBM gain)在 v2 中**已显式跳过**——因本机无 lightgbm 且无可靠特征名,这与"用消融瀑布替代 gain"的规则一致。 ### 7.1 图表复现性(可放进 Reproducibility 段) - **可从真实数据重绘**:fig2 / fig5 / fig6 / figA1 / figA2 / figA4(误差桶)、figA5(OOF PR+ECDF)——全部消费 `validation_runs/` 下的实测 CSV/npy。 - **需借 reports 记录值重建**:fig3 / figA3——因部分阶段公开榜分只记录在 `figures_v2/data/manual_metrics.csv` 与 README/reports,无单一实验 CSV(manual_metrics.csv 已核验 7 行与 dynamic_summary/validation_summary/README 一致)。 - **纯示意(非数据图)**:fig1 / fig4——切勿当作数据图呈现。 - **入口脚本**:`figures_paper/scripts/make_all_figures.py` 与 `figures_v2/scripts/make_all_figures.py`,均接受 `--package-root .`。 - **格式**:PDF(`pdf.fonttype=42` TrueType 内嵌)用于 camera-ready;PNG(300 dpi)仅草稿预览;SVG 可编辑。 --- ## 8. 投稿前图表检查清单 交稿前逐项打勾,避免低级返修: - [ ] 全文图表只用一套(`figures_paper` 或 `figures_v2`),不混用; - [ ] fig5 已无双轴(F1 与 AUC 分面板); - [ ] figA3 标题为 "feature-group contribution",不写 "feature importance"; - [ ] fig7(误差热图)放附录,主文用精简版或省略; - [ ] 所有 public F1 写 0.96626(不写 0.9663); - [ ] figA2 增量用 +0.00155(不写 +0.00182); - [ ] figA3 措辞 "consistent with" 而非 "exactly"; - [ ] fig4 含 $H_k=R C^k$、$G_k=S R C^k$ 公式与 $R/C/S$ 定义; - [ ] fig6 标注 0.4617 / 0.5242 / 0.50 三个关键数; - [ ] 各 PDF 已嵌入字体(`pdffonts` 检查),宽度符合 sigconf; - [ ] val F1 与 public F1 口径分离标注(manual_metrics 中 lightgcn 行 val=0.938576 / public=0.93044 不混用); - [ ] 未声称测试集真实正先验(rank top 50% 是建模假设,真实比例未知)。