该研究提出了一种名为DemoGraph的上下文驱动图数据增强方法，旨在解决图数据稀缺和噪声问题。该方法利用大型语言模型生成知识图谱，在电子健康记录等任务中显著提升了预测性能和可解释性。

Democratizing Graph Data Augmentation Based on Large Language Models through Potential Knowledge Graphs
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