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图结合大型语言模型的综述：现状与未来方向
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在图学习中的潜力和应用，提出了新的分类法，并调查了代表性方法。还讨论了现有研究的局限性和未来研究方向。介绍了LLMs在图预测、节点分类、问题解决等方面的应用，以及与图结构化数据的融合和在知识图谱构建和推荐系统中的应用。
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关键要点
- 本文探讨了大型语言模型（LLMs）在图学习中的潜力和应用。
- 提出了一种新的分类法，将现有方法分为增强器、预测器和对齐组件三类。
- 系统调查了这三类中的代表性方法，并讨论了现有研究的局限性。
- 强调了未来研究的有希望的方向。
- LLMs在图预测、节点分类和问题解决等方面的应用被介绍。
- 探讨了LLMs与图结构化数据的融合及其在知识图谱构建和推荐系统中的应用。
- 通过实验评估LLMs在图数据处理中的有效性，并与图神经网络进行比较。
- 提出了InstructGLM，利用自然语言描述图的几何结构和节点特征。
- 介绍了无标签节点分类方法LLM-GNN，结合语言模型和图神经网络。
- NLGraph基准测试了LLMs在自然语言图问题解决中的表现。
- 分析了基础LLM与专门预训练模型在知识图谱构建中的应用。
- 探索了利用LLMs完成知识图的关键问题，提出了KG-LLM框架。
- 总结了LLMs不同子类的最新发展及其在聊天机器人和虚拟助手中的应用。
- 研究了LLMs在在线求职推荐中的应用，揭示行为图中的潜在模式和关系。
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