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Graph Foundation Models: A Comprehensive Survey
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内容提要
本研究提出图基础模型（GFMs），旨在解决图数据在预训练和迁移学习中的挑战，并展示其在多种图任务中的应用潜力，为未来研究提供方向。
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关键要点
- 本研究提出图基础模型（GFMs），旨在解决图数据在预训练和迁移学习中的挑战。
- GFMs的模块化框架展示了其在多种图任务中的应用潜力。
- 研究为未来的图数据研究提供了方向。
- 结构化数据广泛存在于社交网络、生物系统、知识图谱和推荐系统等领域。
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