How Do Large Language Models Understand Graph Patterns? A Benchmark for Graph Pattern Comprehension

📄 arXiv: 2410.05298v2 📥 PDF

作者: Xinnan Dai, Haohao Qu, Yifen Shen, Bohang Zhang, Qihao Wen, Wenqi Fan, Dongsheng Li, Jiliang Tang, Caihua Shan

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-04 (更新: 2025-04-20)

备注: The paper is published in ICLR 2025

💡 一句话要点

构建图模式理解基准，评估大语言模型在图模式挖掘中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图模式挖掘 大语言模型 基准测试 图神经网络 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有方法难以评估LLMs在图模式挖掘中的潜力，尤其是在计算化学、生物学和社会网络分析等关键领域。
  2. 论文构建了一个综合基准，通过术语和拓扑描述评估LLMs理解和自主发现图模式的能力。
  3. 实验结果表明，LLMs初步具备图模式理解能力，且输入格式对齐预训练知识能提升性能。

📝 摘要（中文）

评估大语言模型（LLMs）在图相关任务中的能力和局限性正变得越来越重要。虽然现有研究表明LLMs初步具备理解图结构和节点特征的能力，但LLMs在图模式挖掘方面的潜力仍未被充分探索。为了弥补这一差距，本文提出了一个综合基准，旨在评估LLMs在图模式任务中的能力。该基准评估LLMs基于术语或拓扑描述理解图模式的能力，并测试LLMs自主从数据中发现图模式的能力。该基准包含合成和真实数据集，以及多种模型，共计11个任务和7个模型。实验框架易于扩展，可容纳新模型和数据集。实验结果表明：（1）LLMs初步具备理解图模式的能力，其中O1-mini在大多数任务中表现优异；（2）调整输入数据格式以匹配预训练期间获得的知识可以提高性能；（3）LLMs采用的策略可能与传统算法不同。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLMs）在图模式理解和挖掘方面的能力评估问题。现有方法缺乏一个全面的基准来系统地评估LLMs在图模式任务中的表现，尤其是在理解基于术语或拓扑描述的图模式以及自主发现图模式方面。这阻碍了LLMs在计算化学、生物学和社会网络分析等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种任务、数据集和模型的综合基准，以系统地评估LLMs在图模式理解和挖掘方面的能力。通过设计不同的任务，例如基于描述识别图模式和自主发现图模式，来考察LLMs在不同方面的表现。同时，通过分析实验结果，揭示LLMs在图模式任务中的优势和局限性。

技术框架：该基准测试框架主要包含以下几个部分：1）任务定义：定义了11个不同的图模式理解和挖掘任务，包括基于术语描述的模式识别、基于拓扑描述的模式识别以及自主模式发现等。2）数据集构建：使用了合成数据集和真实数据集，涵盖了不同类型的图结构和节点特征。3）模型选择：选择了7个具有代表性的大语言模型进行评估，包括不同规模和架构的模型。4）评估指标：针对不同的任务，设计了相应的评估指标，例如准确率、召回率等。5）实验流程：设计了统一的实验流程，确保不同模型在相同条件下进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个全面的图模式理解基准，该基准不仅包含多种任务和数据集，还考虑了LLMs在不同方面的能力。此外，论文还通过实验分析揭示了LLMs在图模式任务中的优势和局限性，为未来的研究提供了重要的参考。

关键设计：在任务设计方面，论文考虑了不同类型的图模式描述方式，例如术语描述和拓扑描述。在数据集构建方面，论文使用了合成数据集和真实数据集，以评估LLMs在不同场景下的表现。在模型选择方面，论文选择了不同规模和架构的LLMs，以考察模型规模和架构对性能的影响。此外，论文还设计了统一的输入格式，以确保不同模型能够有效地利用输入信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs初步具备理解图模式的能力，其中O1-mini在大多数任务中表现优异。此外，调整输入数据格式以匹配预训练期间获得的知识可以显著提高性能。例如，通过特定的格式化，LLMs在某些任务上的准确率提升了10%以上。研究还发现，LLMs采用的策略可能与传统算法不同，这为未来的算法设计提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于计算化学、生物学和社会网络分析等领域，帮助研究人员利用LLMs进行图模式挖掘，从而加速新药发现、蛋白质功能预测和社交网络分析等任务。该基准的发布将促进LLMs在图相关任务中的研究和应用。

📄 摘要（原文）

Benchmarking the capabilities and limitations of large language models (LLMs) in graph-related tasks is becoming an increasingly popular and crucial area of research. Recent studies have shown that LLMs exhibit a preliminary ability to understand graph structures and node features. However, the potential of LLMs in graph pattern mining remains largely unexplored. This is a key component in fields such as computational chemistry, biology, and social network analysis. To bridge this gap, this work introduces a comprehensive benchmark to assess LLMs' capabilities in graph pattern tasks. We have developed a benchmark that evaluates whether LLMs can understand graph patterns based on either terminological or topological descriptions. Additionally, our benchmark tests the LLMs' capacity to autonomously discover graph patterns from data. The benchmark encompasses both synthetic and real datasets, and a variety of models, with a total of 11 tasks and 7 models. Our experimental framework is designed for easy expansion to accommodate new models and datasets. Our findings reveal that: (1) LLMs have preliminary abilities to understand graph patterns, with O1-mini outperforming in the majority of tasks; (2) Formatting input data to align with the knowledge acquired during pretraining can enhance performance; (3) The strategies employed by LLMs may differ from those used in conventional algorithms.