Path-LLM: A Shortest-Path-based LLM Learning for Unified Graph Representation

📄 arXiv: 2408.05456v2 📥 PDF

作者: Wenbo Shang, Xuliang Zhu, Xin Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-10 (更新: 2025-08-03)

备注: 15 pages, 12 figures

💡 一句话要点

提出Path-LLM以解决统一图表示学习中的训练效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 统一图表示 路径选择 自监督学习 图神经网络 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在特定下游任务上训练需求高，导致泛化能力差和语义特征浅，限制了统一图表示学习的应用。
  2. 本文提出Path-LLM模型，通过长到短最短路径选择和路径文本化，结合自监督学习高效生成统一图嵌入。
  3. 实验结果表明，Path-LLM在节点分类和边验证任务上优于现有方法，训练路径减少90%以上，速度提升至35倍。

📝 摘要（中文）

统一图表示学习旨在生成节点嵌入，以应用于多种图分析的下游任务。然而，现有基于图神经网络和语言模型的研究在特定下游预测上训练需求高、泛化能力差或语义特征浅。本文提出了一种新颖的Path-LLM模型，通过引入路径特征，利用强大的大语言模型（LLM）高效学习统一图表示。Path-LLM框架包含四个设计精良的技术，首先开发了长到短最短路径（L2SP）选择机制，覆盖不同密集组之间的关键连接。通过深入分析和比较不同路径选择，验证了L2SP方法的合理性。接着，设计路径文本化，从节点文本属性中选择关键短语生成L2SP基础的训练文本，并将其输入自监督LLM训练过程，最终提取统一图嵌入。大量实验验证了Path-LLM在节点分类、边验证和关键词搜索等任务上的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决统一图表示学习中现有方法训练需求高、泛化能力差的问题。现有基于图神经网络和语言模型的研究在特定下游任务上表现不佳，限制了其应用范围。

核心思路：Path-LLM模型通过引入长到短最短路径选择机制，结合路径文本化技术，利用自监督学习的方式高效生成统一图嵌入。这样的设计能够有效捕捉图中关键连接，提升模型的泛化能力。

技术框架：Path-LLM框架包括四个主要模块：长到短最短路径选择（L2SP）、路径文本化、LLM自监督训练和统一图嵌入提取。首先，通过L2SP选择关键路径，然后生成训练文本，接着利用自监督LLM进行训练，最后提取图嵌入。

关键创新：最重要的创新在于L2SP选择机制，能够覆盖不同密集组之间的关键连接，显著提高了路径选择的效率和有效性。这与现有方法相比，能够在更少的训练路径下实现更好的性能。

关键设计：在路径文本化过程中，选择节点文本属性中的关键短语作为训练文本，确保生成的文本能够有效反映图的结构特征。此外，采用自监督学习策略，使得模型在生成下一个节点或边时，能够与因果语言建模中的下一个token生成对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Path-LLM在节点分类和边验证任务上相较于WalkLM等先进方法，训练路径减少超过90%，并且运行速度提升至35倍，展现出显著的性能优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统、知识图谱构建等。通过高效的统一图表示学习，Path-LLM能够为多种图分析任务提供更强的支持，提升实际应用的效果和效率。未来，该方法有望在更复杂的图数据处理和分析中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Unified graph representation learning aims to generate node embeddings, which can be applied to multiple downstream applications of graph analytics. However, existing studies based on graph neural networks and language models either suffer from the limitations of numerous training needs toward specific downstream predictions, poor generalization, or shallow semantic features. In this work, we propose a novel Path-LLM model to efficiently learn unified graph representation, which leverages a powerful large language model (LLM) to incorporate our proposed path features. Our Path-LLM framework consists of four well-designed techniques. First, we develop a new mechanism of long-to-short shortest path (L2SP) selection, which can cover key connections between different dense groups. An in-depth analysis and comparison of different path selections is conducted to justify the rationale behind our designed L2SP method. Next, we design path textualization to obtain L2SP-based training texts with key phrase selection from node text attributes. We then feed the texts into a self-supervised LLM training process to align next node/edge generation in L2SP with next token generation in causal language modeling for graph representation learning and finally extract the unified graph embeddings. We theoretically analyze the algorithm complexity of our Path-LLM approach. Extensive experiments on large-scale graph benchmarks validate the superiority of Path-LLM against state-of-the-art methods WalkLM, GraphGPT, OFA, and GraphTranslator on two classical graph learning tasks (node classification and edge validation) and one NP-hard graph query processing task (keyword search). Compared with WalkLM, our approach saves more than 90% of training paths on millions-scale graphs and runs at most 35x faster.