論文の概要: A Survey of Large Language Models for Data Challenges in Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18475v2
- Date: Thu, 18 Sep 2025 05:51:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 14:11:07.054882
- Title: A Survey of Large Language Models for Data Challenges in Graphs
- Title（参考訳）: グラフにおけるデータチャレンジのための大規模言語モデルの検討
- Authors: Mengran Li, Pengyu Zhang, Wenbin Xing, Yijia Zheng, Klim Zaporojets, Junzhou Chen, Ronghui Zhang, Yong Zhang, Siyuan Gong, Jia Hu, Xiaolei Ma, Zhiyuan Liu, Paul Groth, Marcel Worring,
- Abstract要約: グラフは、ソーシャルネットワーク分析から生体分子予測に至るまで、非ユークリッドデータを表現するために広く使われているパラダイムである。
グラフ学習は目覚ましい進歩を遂げているが、現実のグラフデータは学習プロセスを著しく妨げる多くの課題を提示する。
最近、Large Language Models (LLMs) は、リッチなセマンティック推論と外部知識を活用することで、これらの課題に対処する可能性を提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.430960706806665
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graphs are a widely used paradigm for representing non-Euclidean data, with applications ranging from social network analysis to biomolecular prediction. While graph learning has achieved remarkable progress, real-world graph data presents a number of challenges that significantly hinder the learning process. In this survey, we focus on four fundamental data-centric challenges: (1) Incompleteness, real-world graphs have missing nodes, edges, or attributes; (2) Imbalance, the distribution of the labels of nodes or edges and their structures for real-world graphs are highly skewed; (3) Cross-domain Heterogeneity, graphs from different domains exhibit incompatible feature spaces or structural patterns; and (4) Dynamic Instability, graphs evolve over time in unpredictable ways. Recently, Large Language Models (LLMs) offer the potential to tackle these challenges by leveraging rich semantic reasoning and external knowledge. This survey focuses on how LLMs can address four fundamental data-centric challenges in graph-structured data, thereby improving the effectiveness of graph learning. For each challenge, we review both traditional solutions and modern LLM-driven approaches, highlighting how LLMs contribute unique advantages. Finally, we discuss open research questions and promising future directions in this emerging interdisciplinary field. To support further exploration, we have curated a repository of recent advances on graph learning challenges: https://github.com/limengran98/Awesome-Literature-Graph-Learning-Challenges.
- Abstract（参考訳）: グラフは、ソーシャルネットワーク分析から生体分子予測に至るまで、非ユークリッドデータを表現するために広く使われているパラダイムである。
グラフ学習は目覚ましい進歩を遂げているが、現実のグラフデータは学習プロセスを著しく妨げる多くの課題を提示する。
本研究では,(1)不完全性,実世界のグラフにノード,エッジ,属性が欠けていること,(2)不均衡,ノードやエッジのラベルとその構造が高度に歪められていること,(3)ドメイン間の異質性,異なるドメインのグラフが相容れない特徴空間や構造パターンを示すこと,(4)動的不安定性,グラフは予測不可能な方法で時間とともに進化すること,の4つの基本的データ中心的課題に焦点をあてる。
最近、Large Language Models (LLMs) は、リッチなセマンティック推論と外部知識を活用することで、これらの課題に対処する可能性を提供している。
この調査は、グラフ構造化データにおける4つの基本的なデータ中心の課題にLLMがどう対処できるかに焦点を当て、グラフ学習の有効性を改善する。
それぞれの課題に対して、従来のソリューションと現代のLLM駆動アプローチの両方をレビューし、LLMがユニークな利点にどのように貢献するかを強調します。
最後に,この新たな学際分野におけるオープンな研究課題と今後の方向性について論じる。
さらなる探索をサポートするため、グラフ学習の課題に関する最近の進歩のリポジトリをキュレートした。
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