Towards Graph Foundation Models: A Transferability Perspective

📄 arXiv: 2503.09363v1 📥 PDF

作者: Yuxiang Wang, Wenqi Fan, Suhang Wang, Yao Ma

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

构建图基础模型迁移性分析框架，促进跨领域图数据泛化

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

关键词: 图基础模型 迁移学习 图神经网络 领域泛化 知识迁移

📋 核心要点

  1. 图基础模型在跨领域泛化方面面临结构、特征和分布差异带来的迁移性挑战。
  2. 论文提出一个全面的分类框架，从迁移性的角度分析现有图基础模型。
  3. 该研究旨在为图基础模型的未来发展方向提供指导，提升其跨领域泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，图基础模型(GFMs)因其在不同图领域和任务中泛化的潜力而备受关注。一些工作侧重于领域特定的GFM，旨在解决特定领域内的各种任务，而另一些工作则致力于创建通用GFM，将领域特定模型的能力扩展到多个领域。无论哪种类型，迁移性对于在不同领域和任务中应用GFM至关重要。然而，由于图数据的结构、特征和分布变化，实现强大的迁移性是一项重大挑战。迄今为止，还没有系统的研究从迁移性的角度检查和分析GFM。为了弥合这一差距，我们提出了第一个全面的分类法，通过迁移性的视角对现有的GFM进行分类和分析，围绕其应用范围（领域特定与通用）及其知识获取和迁移方法来构建GFM。我们对当前的进展提供了一个结构化的视角，并确定了在不同的图数据集和任务中推进GFM泛化的潜在途径。我们旨在阐明GFM的当前格局，并激发GFM开发的未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有图基础模型（GFM）在跨不同图领域和任务进行迁移时，由于图数据的结构、特征和分布存在显著差异，导致迁移性能不佳。缺乏对GFM迁移能力的系统性分析和评估框架，阻碍了GFM的进一步发展和应用。现有方法难以有效应对这些差异，无法实现良好的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是从迁移学习的角度对现有GFM进行分类和分析，构建一个全面的分类框架，该框架考虑了GFM的应用范围（领域特定 vs. 通用）以及知识获取和迁移的方法。通过这个框架，可以更好地理解现有GFM的优势和局限性，从而指导未来GFM的设计和开发，提升其迁移能力。

技术框架：论文构建的分类框架主要包含以下几个方面：1) 应用范围：区分领域特定的GFM和通用的GFM；2) 知识获取方法：分析GFM如何从数据中学习知识，例如预训练、自监督学习等；3) 知识迁移方法：研究GFM如何将学习到的知识迁移到新的领域和任务，例如微调、领域对抗训练等。论文通过对现有GFM进行梳理和归类，分析不同方法在迁移性方面的表现。

关键创新：该论文的主要创新在于首次从迁移学习的角度对图基础模型进行系统性的分析和分类，提出了一个全面的分类框架。这个框架能够帮助研究人员更好地理解现有GFM的迁移能力，并为未来GFM的设计和开发提供指导。此前，GFM的研究主要集中在模型结构和训练方法上，缺乏对迁移性的深入探讨。

关键设计：论文的关键设计在于分类框架的构建，该框架围绕GFM的应用范围和知识迁移方法展开。具体来说，论文详细分析了不同类型的GFM在知识获取和迁移方面的策略，例如，某些GFM采用预训练加微调的方式，而另一些GFM则采用领域对抗训练来增强模型的鲁棒性。论文还讨论了不同迁移策略的优缺点，并提出了未来研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于是综述类文章，因此没有具体的实验结果。文章的主要贡献在于提出了一个图基础模型迁移性的分类框架，并对现有模型进行了分析。该框架为未来研究人员提供了一个有价值的参考，可以帮助他们更好地理解和设计具有良好迁移性的图基础模型。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种图相关的任务，例如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。通过提升图基础模型的迁移能力，可以降低模型在新的领域和任务中的训练成本，加速图学习技术的应用。未来的影响包括更高效的跨领域知识迁移和更强大的通用图智能。

📄 摘要（原文）

In recent years, Graph Foundation Models (GFMs) have gained significant attention for their potential to generalize across diverse graph domains and tasks. Some works focus on Domain-Specific GFMs, which are designed to address a variety of tasks within a specific domain, while others aim to create General-Purpose GFMs that extend the capabilities of domain-specific models to multiple domains. Regardless of the type, transferability is crucial for applying GFMs across different domains and tasks. However, achieving strong transferability is a major challenge due to the structural, feature, and distributional variations in graph data. To date, there has been no systematic research examining and analyzing GFMs from the perspective of transferability. To bridge the gap, we present the first comprehensive taxonomy that categorizes and analyzes existing GFMs through the lens of transferability, structuring GFMs around their application scope (domain-specific vs. general-purpose) and their approaches to knowledge acquisition and transfer. We provide a structured perspective on current progress and identify potential pathways for advancing GFM generalization across diverse graph datasets and tasks. We aims to shed light on the current landscape of GFMs and inspire future research directions in GFM development.