Large Language Models Meet Graph Neural Networks: A Perspective of Graph Mining

📄 arXiv: 2412.19211v1 📥 PDF

作者: Yuxin You, Zhen Liu, Xiangchao Wen, Yongtao Zhang, Wei Ai

分类: cs.LG

发布日期: 2024-12-26

💡 一句话要点

综述性论文：探索大语言模型与图神经网络在图挖掘中的融合应用

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

关键词: 图神经网络 大语言模型 图挖掘 知识图谱 节点分类 链接预测 社区检测 图表示学习

📋 核心要点

  1. 现有GNN方法在处理多样化图数据时泛化能力不足，难以充分挖掘图结构中的深层语义信息。
  2. 论文提出LLM与GNN融合的视角，并构建了GNN驱动LLM、LLM驱动GNN和GNN-LLM协同驱动的三种主要研究范式。
  3. 综述分析了LLM在增强图特征提取和改进下游任务（如节点分类、链接预测）方面的潜力，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

图挖掘是数据挖掘和机器学习的重要领域，旨在从图结构数据中提取有价值的信息。近年来，图神经网络（GNNs）的发展推动了该领域的显著进步。然而，GNNs在泛化到多样化的图数据方面仍然存在不足。为了解决这个问题，大语言模型（LLMs）凭借其卓越的语义理解能力，可以为图挖掘任务提供新的解决方案。本文系统地回顾了LLMs和GNNs的组合与应用技术，并为该交叉领域的研究提出了一个新的分类法，包括三个主要类别：GNN驱动LLM、LLM驱动GNN和GNN-LLM协同驱动。在该框架内，我们揭示了LLMs在增强图特征提取以及提高节点分类、链接预测和社区检测等下游任务有效性方面的能力。尽管LLMs在处理图结构数据方面表现出巨大的潜力，但其高计算需求和复杂性仍然是挑战。未来的研究需要继续探索如何有效地融合LLMs和GNNs，以实现更强大的图学习和推理能力，并为图挖掘技术的发展提供新的动力。

🔬 方法详解

问题定义：现有图神经网络（GNNs）在处理复杂和多样化的图结构数据时，泛化能力存在瓶颈。它们难以有效捕捉图数据中蕴含的深层语义信息，并且在计算资源受限的情况下，性能会受到影响。此外，针对特定图结构设计的GNN模型往往难以迁移到其他类型的图数据上。

核心思路：论文的核心思路是探索如何利用大语言模型（LLMs）强大的语义理解和生成能力来增强GNN在图挖掘任务中的表现。通过将LLMs与GNNs结合，可以弥补GNN在语义理解和泛化能力方面的不足，从而提升图挖掘任务的性能。论文提出了三种主要的融合范式：GNN驱动LLM、LLM驱动GNN和GNN-LLM协同驱动。

技术框架：论文构建了一个LLM与GNN融合的分类框架，包含以下三个主要类别： 1. GNN驱动LLM：利用GNN提取的图结构信息来指导LLM的生成或理解过程。 2. LLM驱动GNN：利用LLM的语义理解能力来增强GNN的特征提取或模型设计。 3. GNN-LLM协同驱动：GNN和LLM相互协作，共同完成图挖掘任务。

关键创新：该综述的关键创新在于提出了一个系统性的LLM与GNN融合的分类框架，并对现有研究进行了梳理和归纳。该框架为研究人员提供了一个清晰的视角，可以更好地理解LLM和GNN在图挖掘中的作用和潜力。此外，论文还指出了未来研究的潜在方向，例如如何更有效地融合LLM和GNN，以及如何解决LLM的计算资源消耗问题。

关键设计：论文主要关注LLM与GNN的融合策略，并未涉及具体的模型参数或损失函数设计。然而，论文强调了如何利用LLM的预训练知识来初始化GNN模型，以及如何设计有效的损失函数来指导LLM和GNN的联合训练。此外，论文还讨论了如何利用注意力机制来融合LLM和GNN提取的特征。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于对LLM与GNN融合的现有研究进行了系统性的梳理和分类，并提出了一个清晰的框架。虽然没有提供具体的实验结果，但论文强调了LLM在增强图特征提取和改进下游任务方面的潜力，并指出了未来研究的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种图挖掘任务，例如社交网络分析、知识图谱推理、生物信息学和推荐系统。通过融合LLM和GNN，可以提升这些应用在处理复杂图结构数据时的性能和效率，从而为相关领域带来实际价值和深远影响。

📄 摘要（原文）

Graph mining is an important area in data mining and machine learning that involves extracting valuable information from graph-structured data. In recent years, significant progress has been made in this field through the development of graph neural networks (GNNs). However, GNNs are still deficient in generalizing to diverse graph data. Aiming to this issue, Large Language Models (LLMs) could provide new solutions for graph mining tasks with their superior semantic understanding. In this review, we systematically review the combination and application techniques of LLMs and GNNs and present a novel taxonomy for research in this interdisciplinary field, which involves three main categories: GNN-driving-LLM, LLM-driving-GNN, and GNN-LLM-co-driving. Within this framework, we reveal the capabilities of LLMs in enhancing graph feature extraction as well as improving the effectiveness of downstream tasks such as node classification, link prediction, and community detection. Although LLMs have demonstrated their great potential in handling graph-structured data, their high computational requirements and complexity remain challenges. Future research needs to continue to explore how to efficiently fuse LLMs and GNNs to achieve more powerful graph learning and reasoning capabilities and provide new impetus for the development of graph mining techniques.