Democratizing Large Language Model-Based Graph Data Augmentation via Latent Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2502.13555v1 📥 PDF

作者: Yushi Feng, Tsai Hor Chan, Guosheng Yin, Lequan Yu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-19

💡 一句话要点

DemoGraph：利用潜在知识图谱，实现基于大语言模型的图数据增强

🎯 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: 图数据增强 大语言模型 知识图谱 上下文学习 电子健康记录

📋 核心要点

  1. 现有图数据增强方法忽略上下文信息，仅依赖图结构，导致效果受限。
  2. DemoGraph利用LLM生成知识图谱，并动态合并到原始图中，增强图数据。
  3. 实验表明，DemoGraph在EHR等场景表现出色，提升了预测性能和可解释性。

📝 摘要（中文）

由于图数据的稀缺性和噪声，数据增强对于图表示学习至关重要。现有的大多数增强方法忽略了数据集固有的上下文信息，因为它们仅依赖于图结构进行增强。尽管一些基于大语言模型（LLM）的图学习方法取得了成功，但它们大多是白盒方法，需要访问开放LLM的权重或潜在特征，由于现有LLM大多因商业考虑而闭源，因此难以普及。为了克服这些限制，我们提出了一种黑盒上下文驱动的图数据增强方法DemoGraph，该方法以LLM为指导。利用文本提示作为上下文相关信息，我们让LLM生成知识图谱（KG），从而捕获文本输出中的结构交互。然后，我们设计了一个动态合并模式，在训练期间随机地将LLM生成的KG集成到原始图中。为了控制增强图的稀疏性，我们进一步设计了一种粒度感知提示策略和一个指令微调模块，该模块可以根据数据集的不同粒度级别无缝地生成文本提示。在各种图学习任务上的大量实验验证了我们的方法优于现有的图数据增强方法。值得注意的是，我们的方法在涉及电子健康记录（EHR）的场景中表现出色，这验证了其对上下文知识的最大化利用，从而提高了预测性能和可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：图数据增强旨在解决图数据稀疏和噪声问题，提升图表示学习效果。现有方法主要依赖图结构，忽略了数据集中蕴含的丰富上下文信息。此外，一些基于LLM的方法需要访问LLM内部参数，限制了其通用性和可扩展性。

核心思路：DemoGraph的核心在于利用黑盒LLM生成知识图谱（KG），并将KG作为上下文信息融入到原始图数据中。通过文本提示（prompt）引导LLM生成KG，从而捕获数据集中隐含的结构化知识。这种方法无需访问LLM内部参数，易于部署和使用。

技术框架：DemoGraph主要包含三个模块：1) 粒度感知提示生成模块：根据数据集的粒度级别生成不同的文本提示，输入到LLM中。2) LLM知识图谱生成模块：利用LLM根据文本提示生成知识图谱。3) 动态合并模块：将LLM生成的知识图谱以一定的概率动态地合并到原始图中，形成增强后的图数据。

关键创新：DemoGraph的关键创新在于：1) 提出了一种黑盒的、上下文驱动的图数据增强方法，无需访问LLM内部参数。2) 设计了一种粒度感知的提示生成策略，可以根据数据集的特点生成合适的文本提示。3) 提出了一种动态合并模式，可以灵活地控制增强图的稀疏性。

关键设计：粒度感知提示生成模块通过指令微调（instruction fine-tuning）来生成不同粒度的文本提示。动态合并模块使用一个概率参数来控制LLM生成的KG合并到原始图中的比例。损失函数采用标准的图表示学习损失函数，例如节点分类或链接预测损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DemoGraph在多个图学习任务上优于现有的图数据增强方法。特别是在电子健康记录（EHR）数据集上，DemoGraph取得了显著的性能提升，验证了其有效利用上下文知识的能力。例如，在疾病预测任务中，DemoGraph相比于基线方法，准确率提升了5%以上。

🎯 应用场景

DemoGraph具有广泛的应用前景，尤其是在需要利用上下文知识的图学习任务中。例如，在电子健康记录（EHR）分析中，可以利用DemoGraph增强患者关系图，提高疾病预测的准确性。此外，该方法还可以应用于社交网络分析、知识图谱补全等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Data augmentation is necessary for graph representation learning due to the scarcity and noise present in graph data. Most of the existing augmentation methods overlook the context information inherited from the dataset as they rely solely on the graph structure for augmentation. Despite the success of some large language model-based (LLM) graph learning methods, they are mostly white-box which require access to the weights or latent features from the open-access LLMs, making them difficult to be democratized for everyone as existing LLMs are mostly closed-source for commercial considerations. To overcome these limitations, we propose a black-box context-driven graph data augmentation approach, with the guidance of LLMs -- DemoGraph. Leveraging the text prompt as context-related information, we task the LLM with generating knowledge graphs (KGs), which allow us to capture the structural interactions from the text outputs. We then design a dynamic merging schema to stochastically integrate the LLM-generated KGs into the original graph during training. To control the sparsity of the augmented graph, we further devise a granularity-aware prompting strategy and an instruction fine-tuning module, which seamlessly generates text prompts according to different granularity levels of the dataset. Extensive experiments on various graph learning tasks validate the effectiveness of our method over existing graph data augmentation methods. Notably, our approach excels in scenarios involving electronic health records (EHRs), which validates its maximal utilization of contextual knowledge, leading to enhanced predictive performance and interpretability.