本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在处理图结构数据时的注意力机制，发现其在建模节点关系方面存在困难。引入中间状态注意力窗口可提升LLMs的训练效果。

本研究提出了一种新方法，通过自编码器框架训练离散扩散模型，在图结构数据上学习有效嵌入，展示了其在图表示学习中的潜力，为图数据的生成和表示学习提供了新思路。

本研究提出AskGNN方法，利用大型语言模型处理文本属性图的实时数据。通过上下文学习，将图数据和任务信息整合到模型中。实验表明，AskGNN在图任务上优于传统方法，无需大量微调即可应用于图结构数据。

这篇论文综述了Transformer模型在图结构数据中的应用，包括辅助模块、基于图的位置嵌入和改进的注意力矩阵。实验证实了改进后的Graph Transformer模型在各种图形任务上的优越性。

本文研究了一种攻击方法，通过推断图结构数据中的私有连接，暴露了图神经网络中的隐私漏洞，并提出了保护隐私的方法。研究了新节点加入图并使用API查询预测时的潜在泄露，并分析了隐私保护和模型效用之间的权衡。强调了图神经网络固有的隐私漏洞和隐私保护机制的重要性。