When LLMs meet open-world graph learning: a new perspective for unlabeled data uncertainty

📄 arXiv: 2505.13989v2 📥 PDF

作者: Yanzhe Wen, Xunkai Li, Qi Zhang, Zhu Lei, Guang Zeng, Rong-Hua Li, Guoren Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-21)

💡 一句话要点

提出Open-world Graph Assistant (OGA)框架，解决开放世界图学习中的数据不确定性问题

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

关键词: 开放世界图学习 大型语言模型 数据不确定性 未知类别拒绝 自适应标签可追溯性

📋 核心要点

  1. 现有文本属性图学习方法难以有效处理开放世界中数据标注不足和未知类别节点带来的不确定性。
  2. OGA框架结合LLM，利用自适应标签可追溯性进行未知类别拒绝，并使用图标签标注器更新模型。
  3. 实验结果表明，OGA框架在开放世界图学习任务中表现出有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）显著推动了文本属性图（TAG）学习的发展。然而，现有方法在开放世界场景中处理数据不确定性方面存在不足，尤其是在标注数据有限和存在未知类别节点的情况下。以往的解决方案通常依赖于孤立的语义或结构方法进行未知类别拒绝，缺乏有效的标注流程。为了解决这些局限性，我们提出了Open-world Graph Assistant（OGA），这是一个基于LLM的框架，它结合了自适应标签可追溯性（整合语义和拓扑结构以进行未知类别拒绝）和一个图标签标注器，从而能够使用新标注的节点来更新模型。综合实验证明了OGA的有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决开放世界文本属性图学习中，由于标注数据有限和存在未知类别节点而导致的数据不确定性问题。现有方法通常孤立地使用语义或结构信息进行未知类别拒绝，缺乏有效的标注流程，导致模型泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大语义理解和推理能力，结合图的结构信息，实现更准确的未知类别节点识别和标注。通过自适应标签可追溯性，整合语义和拓扑信息，提高未知类别拒绝的准确性。同时，引入图标签标注器，实现新标注节点对模型的持续更新。

技术框架：OGA框架主要包含两个核心模块：自适应标签可追溯性模块和图标签标注器模块。自适应标签可追溯性模块负责识别和拒绝未知类别节点，它结合了节点的语义信息（通过LLM提取）和图的拓扑结构信息。图标签标注器模块则负责对新识别的节点进行标注，并将标注后的数据用于更新模型。整体流程是：首先利用自适应标签可追溯性模块识别未知类别节点，然后利用图标签标注器对这些节点进行标注，最后使用标注后的数据对模型进行微调。

关键创新：OGA框架的关键创新在于将大型语言模型（LLMs）引入到开放世界图学习中，并设计了自适应标签可追溯性模块，该模块能够有效地整合语义和拓扑信息，从而更准确地识别和拒绝未知类别节点。此外，图标签标注器的引入，使得模型能够持续地学习新的知识，从而提高其在开放世界中的泛化能力。与现有方法相比，OGA框架能够更有效地处理数据不确定性问题，并实现更好的性能。

关键设计：自适应标签可追溯性模块的关键设计在于如何有效地整合语义和拓扑信息。论文可能采用了某种加权融合机制，根据节点在图中的位置和语义相似度，动态地调整语义和拓扑信息的权重。图标签标注器模块的关键设计在于如何有效地利用LLM进行节点标注。论文可能采用了某种prompt engineering技术，引导LLM生成更准确的标签。具体的损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过综合实验证明了OGA框架的有效性和实用性。具体的性能数据和对比基线未知，但可以推断OGA框架在未知类别节点识别和模型泛化能力方面优于现有方法。实验结果表明，OGA框架能够有效地处理开放世界图学习中的数据不确定性问题，并实现更好的性能。

🎯 应用场景

OGA框架可应用于社交网络分析、知识图谱构建、推荐系统等领域。在这些场景中，数据通常是不完整、不准确的，并且存在大量的未知类别节点。OGA框架能够有效地处理这些数据不确定性问题，从而提高模型的性能和可靠性。未来，OGA框架可以进一步扩展到其他类型的图数据，例如生物网络、交通网络等。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have significantly advanced text-attributed graph (TAG) learning. However, existing methods inadequately handle data uncertainty in open-world scenarios, especially concerning limited labeling and unknown-class nodes. Prior solutions typically rely on isolated semantic or structural approaches for unknown-class rejection, lacking effective annotation pipelines. To address these limitations, we propose Open-world Graph Assistant (OGA), an LLM-based framework that combines adaptive label traceability, which integrates semantics and topology for unknown-class rejection, and a graph label annotator to enable model updates using newly annotated nodes. Comprehensive experiments demonstrate OGA's effectiveness and practicality.