論文の概要: Large Language Models Meet Graph Neural Networks: A Perspective of Graph Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19211v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 13:21:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:25:28.814105
• Title: Large Language Models Meet Graph Neural Networks: A Perspective of Graph Mining
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた大規模言語モデル - グラフマイニングの展望
• Authors: Yuxin You, Zhen Liu, Xiangchao Wen, Yongtao Zhang, Wei Ai,
• Abstract要約: 本稿では,この学際分野の研究のための新しい分類法を提案する。GNN-driving-LLM,GNN-driving-GNN,GNN-LLM-drivingの3つの主要なカテゴリを含む。 大規模言語モデルはグラフ構造化データを扱う大きな可能性を示しているが、高い計算要求と複雑さは依然として課題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8843412675137343
• License:
• Abstract: Graph mining is an important area in data mining and machine learning that involves extracting valuable information from graph-structured data. In recent years, significant progress has been made in this field through the development of graph neural networks (GNNs). However, GNNs are still deficient in generalizing to diverse graph data. Aiming to this issue, Large Language Models (LLMs) could provide new solutions for graph mining tasks with their superior semantic understanding. In this review, we systematically review the combination and application techniques of LLMs and GNNs and present a novel taxonomy for research in this interdisciplinary field, which involves three main categories: GNN-driving-LLM, LLM-driving-GNN, and GNN-LLM-co-driving. Within this framework, we reveal the capabilities of LLMs in enhancing graph feature extraction as well as improving the effectiveness of downstream tasks such as node classification, link prediction, and community detection. Although LLMs have demonstrated their great potential in handling graph-structured data, their high computational requirements and complexity remain challenges. Future research needs to continue to explore how to efficiently fuse LLMs and GNNs to achieve more powerful graph learning and reasoning capabilities and provide new impetus for the development of graph mining techniques.
• Abstract（参考訳）: グラフマイニングはデータマイニングと機械学習において重要な領域であり、グラフ構造化データから貴重な情報を抽出する。 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)の開発を通じて,この分野において大きな進歩を遂げている。 しかし、GNNは多様なグラフデータへの一般化に依然として不足している。 この問題を解決するため、LLM(Large Language Models)は、グラフマイニングタスクのための新しいソリューションを、より優れたセマンティックな理解で提供することができる。 本稿では,LLMとGNNの組み合わせと応用技術について体系的に検討し,GNN-driving-LLM,LLM-driving-GNN,GNN-LLM-drivingの3つの主要なカテゴリを含む学際分野の研究のための新しい分類法を提案する。 本フレームワークでは,グラフ特徴抽出の強化と,ノード分類やリンク予測,コミュニティ検出などの下流タスクの有効性の向上を図る。 LLMはグラフ構造化データを扱う大きな可能性を証明しているが、高い計算要求と複雑さは依然として課題である。 今後の研究は、LLMとGNNを効率的に融合して、より強力なグラフ学習と推論能力を実現し、グラフマイニング技術開発のための新たな推進力を提供する方法を探求し続けていく必要がある。

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