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可信的图神经网络与大型语言模型：系统评审与分类
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究针对图神经网络（GNNs）可信度不足的问题，提出了分类法和框架，并调查了代表性方法。结果显示，大型语言模型（LLMs）与GNNs结合可提升其语义理解和生成能力。
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关键要点
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本研究解决了图神经网络（GNNs）在各领域应用中可信度不足的问题。
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研究引入了一个系统的分类法，提供了清晰的框架来理解不同方法的原则和应用。
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系统性地调查了代表性的方法。
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研究结果表明，将大型语言模型（LLMs）与GNNs结合，可以改善其语义理解和生成能力。
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这种结合可以增强GNNs的可信度。
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