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面向个性化的图基础模型
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了图基础模型（GFM）的概念及其关键特征，探讨了基于图神经网络和大语言模型的研究现状与未来方向。提出了“图词汇表”视角，旨在解决跨结构模式图的挑战，并开发了线性时间图神经网络（LTGNN）和语言模型图神经网络（LM-GNN），以提升推荐系统和多项监督学习任务的性能。
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关键要点
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图基础模型（GFM）旨在发展一种能够概括不同图和任务的图模型。
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提出了“图词汇表”视角，以解决跨结构模式图之间正向传递的挑战。
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提出了一种线性时间图神经网络（LTGNN），以实现与经典方法相当的可扩展性，并保持强大的表达能力。
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开发了语言模型图神经网络（LM-GNN），结合异构图结构与文本，应用于多项监督学习任务。
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因子图神经网络模型能够有效捕捉高阶关系进行推理和学习。
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设计了采用图神经网络的联邦学习框架FeSoG，以解决社交推荐算法中的隐私问题。
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延伸问答
什么是图基础模型（GFM）？
图基础模型（GFM）是一种旨在概括不同图和任务的图模型，旨在解决跨结构模式图之间的挑战。
图词汇表的作用是什么？
图词汇表通过编码基本可转移单元的不变性，帮助解决构建GFM时跨结构模式图之间的正向传递问题。
线性时间图神经网络（LTGNN）有什么优势？
LTGNN实现了与经典方法相当的可扩展性，同时保持强大的表达能力，以获得更准确的预测。
语言模型图神经网络（LM-GNN）是如何工作的？
LM-GNN通过分阶段的BERT模型微调，结合异构图结构与文本，应用于节点和边分类及链接预测。
因子图神经网络模型的特点是什么？
因子图神经网络模型能够有效捕捉高阶关系进行推理和学习，并通过信息聚合操作实现Max-Product和Sum-Product循环置信传播。
FeSoG框架的目的是什么？
FeSoG框架旨在解决传统社交推荐算法中的隐私问题，采用图神经网络进行联邦学习。
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