KDD 2024:港大黄超团队深度解析大模型在图机器学习领域的未知边界

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简介: 【8月更文挑战第12天】在KDD 2024会议中,香港大学黄超团队深入探讨了大型语言模型在图机器学习的应用与前景。他们提出将LLMs与图神经网络结合可显著增强图任务性能,并归纳出四种融合模式,为领域发展提供新视角与未来路径。论文详细分析了现有方法的优势与局限,并展望了多模态数据处理等前沿课题。[论文](https://arxiv.org/abs/2405.08011)为图机器学习领域注入了新的活力。

在人工智能领域,图机器学习(Graph Machine Learning)作为一种重要的技术手段,被广泛应用于社交网络、生物信息学、推荐系统等多个领域。近年来,随着大型语言模型(Large Language Models,LLMs)的兴起,它们在自然语言处理等领域展现出了卓越的能力。这些模型不仅在语言理解、文本生成等方面取得了突破性进展,更在图机器学习领域展现出了巨大的潜力。香港大学的黄超教授团队在KDD 2024会议上发表的论文《A Survey of Large Language Models for Graphs》,深入探讨了LLMs在图机器学习领域的应用现状和未来发展。

图机器学习的核心在于理解和处理图结构数据,而LLMs的加入为这一领域带来了新的视角。黄超团队的研究表明,通过将LLMs与图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)结合,可以有效提升模型在节点分类、链接预测等图中心任务上的性能。这种结合不仅提高了模型对图结构的感知能力,还增强了其泛化能力,尤其是在处理稀疏数据或新图结构时。

该论文提出了一种新的分类法,将现有的LLMs在图学习中的应用分为四类:GNNs作为前缀、LLMs作为前缀、LLMs与图集成以及仅使用LLMs。这种分类不仅有助于理解不同方法的设计框架,还为未来研究方向提供了清晰的指导。例如,GNNs作为前缀的方法通过将图数据编码为结构感知的标记序列,为LLMs提供了丰富的输入信息;而LLMs作为前缀的方法则利用LLMs生成的嵌入或标签来优化GNNs的训练。

黄超团队的研究在肯定LLMs在图机器学习领域潜力的同时,也指出了当前方法的局限性。例如,尽管LLMs在理解自然语言方面表现出色,但它们在处理非文本属性的图数据时可能面临挑战。此外,LLMs与GNNs的最佳协调方式仍然是一个未解决的问题,需要进一步的研究来探索两者如何在架构和训练上实现最优融合。

论文还探讨了未来的研究方向,包括多模态图数据的处理、计算成本的降低、不同图任务的解决以及用户中心的图智能代理的开发。这些方向不仅为研究者提供了新的思考角度,也为图机器学习领域的技术进步指明了道路。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.08011

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