本文综述图神经网络与大语言模型的融合研究，涵盖UniGNN直接处理超图、InstructGLM以自然语言提示进行图学习推理、知识图谱与LLM的三种协同框架实现双向推理、ZeroG跨数据集零样本迁移、ULTRA跨知识图谱关系表示，以及GraphTranslator、GLM、LinguGKD等桥接图模型与LLM以提升泛化与推理效率。