Trustworthy GNNs with LLMs: A Systematic Review and Taxonomy

📄 arXiv: 2502.08353v1 📥 PDF

作者: Ruizhan Xue, Huimin Deng, Fang He, Maojun Wang, Zeyu Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-12

备注: Submitted to IJCAI 2025

💡 一句话要点

综述：利用大语言模型提升图神经网络可信度，提出系统分类法

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

关键词: 图神经网络 大型语言模型 可信度 综述 分类法 语义理解 图推理

📋 核心要点

  1. 现有GNN在复杂语义理解方面存在不足，影响了其在可信应用中的表现。
  2. 该综述提出了一种新的分类法，用于组织和理解LLM与GNN集成的各种方法，从而提升GNN的可信度。
  3. 通过对现有方法的系统分析，该综述总结了各种方法的优缺点，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

随着图神经网络（GNNs）在各个领域的广泛应用，其可信度已成为研究的焦点。现有研究表明，集成大型语言模型（LLMs）可以提高GNN的语义理解和生成能力，从而从各个方面提高GNN的可信度。本综述提出了一种分类法，为研究人员提供了一个清晰的框架，以理解不同方法的原理和应用，并有助于阐明各种方法之间的联系和差异。然后，我们系统地调研了分类法四个类别中的代表性方法。通过我们的分类法，研究人员可以了解每种方法在可信的GNN与LLM集成中的适用场景、潜在优势和局限性。最后，我们提出了一些有希望的工作方向和未来趋势，以利用LLM和GNN的集成来提高模型的可信度。

🔬 方法详解

问题定义：现有图神经网络在处理需要复杂语义理解的任务时，其性能和可信度受到限制。传统的GNN模型难以有效捕捉节点和边之间蕴含的深层语义关系，导致在一些关键应用场景中表现不佳，例如恶意节点检测、欺诈行为识别等。因此，如何提升GNN的语义理解能力，从而提高其可信度，是一个重要的研究问题。

核心思路：该综述的核心思路是通过整合大型语言模型（LLMs）的强大语义理解和生成能力，来增强GNN的性能和可信度。LLMs在自然语言处理领域取得了显著进展，能够捕捉文本中的复杂语义信息。将LLMs与GNN结合，可以使GNN更好地理解图结构中的语义关系，从而提高其预测的准确性和可靠性。

技术框架：该综述构建了一个四类分类框架，用于组织和分析现有的LLM与GNN集成方法。这四类方法分别是：(1) 利用LLM增强节点表示；(2) 利用LLM增强图结构；(3) 利用LLM进行图推理；(4) 利用LLM进行可信度评估。每种方法都旨在利用LLM的不同能力来提升GNN的可信度。

关键创新：该综述的关键创新在于提出了一个系统化的分类法，将现有的LLM与GNN集成方法进行了清晰的划分和组织。该分类法不仅有助于研究人员理解不同方法的原理和应用，而且能够促进该领域的研究进展。此外，该综述还对各种方法的优缺点进行了深入分析，并指出了未来研究方向。

关键设计：该综述并没有提出具体的模型或算法，而是对现有方法进行了归纳和总结。因此，没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构。但是，该综述强调了LLM在GNN中的作用，例如利用LLM生成节点描述、增强图结构信息、进行知识推理等。这些设计选择都旨在提升GNN的语义理解能力和可信度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述系统地总结了利用LLM提升GNN可信度的现有方法，并提出了一个清晰的分类法。通过对各种方法的优缺点进行深入分析，该综述为研究人员提供了一个全面的视角，有助于他们了解该领域的研究现状和未来发展趋势。该综述还指出了未来研究方向，例如如何更好地利用LLM进行图推理、如何评估GNN的可信度等。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，包括社交网络分析、金融风险管理、网络安全、推荐系统等。通过提高GNN的可信度，可以减少错误预测和决策带来的负面影响，提升系统的整体性能和用户体验。未来，该研究方向有望推动GNN在更多关键领域的应用，例如医疗诊断、智能交通等。

📄 摘要（原文）

With the extensive application of Graph Neural Networks (GNNs) across various domains, their trustworthiness has emerged as a focal point of research. Some existing studies have shown that the integration of large language models (LLMs) can improve the semantic understanding and generation capabilities of GNNs, which in turn improves the trustworthiness of GNNs from various aspects. Our review introduces a taxonomy that offers researchers a clear framework for comprehending the principles and applications of different methods and helps clarify the connections and differences among various approaches. Then we systematically survey representative approaches along the four categories of our taxonomy. Through our taxonomy, researchers can understand the applicable scenarios, potential advantages, and limitations of each approach for the the trusted integration of GNNs with LLMs. Finally, we present some promising directions of work and future trends for the integration of LLMs and GNNs to improve model trustworthiness.