論文の概要: Can Large Language Models Improve Spectral Graph Neural Networks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14220v1
• Date: Tue, 17 Jun 2025 06:17:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.355757
• Title: Can Large Language Models Improve Spectral Graph Neural Networks?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはスペクトルグラフニューラルネットワークを改善できるか?
• Authors: Kangkang Lu, Yanhua Yu, Zhiyong Huang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: スペクトルグラフネットワーク(SGNN)は、任意のフィルタを近似できるため、大きな注目を集めている。 それらは一般的に、適切なフィルタを適応的に学習するために、下流タスクからの監督に依存します。 大規模言語モデル(LLM)は、GNNドメイン内での可能性を探究することへの関心が高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.135717446964385
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spectral Graph Neural Networks (SGNNs) have attracted significant attention due to their ability to approximate arbitrary filters. They typically rely on supervision from downstream tasks to adaptively learn appropriate filters. However, under label-scarce conditions, SGNNs may learn suboptimal filters, leading to degraded performance. Meanwhile, the remarkable success of Large Language Models (LLMs) has inspired growing interest in exploring their potential within the GNN domain. This naturally raises an important question: \textit{Can LLMs help overcome the limitations of SGNNs and enhance their performance?} In this paper, we propose a novel approach that leverages LLMs to estimate the homophily of a given graph. The estimated homophily is then used to adaptively guide the design of polynomial spectral filters, thereby improving the expressiveness and adaptability of SGNNs across diverse graph structures. Specifically, we introduce a lightweight pipeline in which the LLM generates homophily-aware priors, which are injected into the filter coefficients to better align with the underlying graph topology. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our LLM-driven SGNN framework consistently outperforms existing baselines under both homophilic and heterophilic settings, with minimal computational and monetary overhead.
• Abstract（参考訳）: 任意のフィルタを近似できるため、スペクトルグラフニューラルネットワーク(SGNN)が注目されている。 それらは一般的に、適切なフィルタを適応的に学習するために、下流タスクからの監督に依存します。 しかし、ラベルスカース条件下では、SGNNは最適以下のフィルタを学習し、性能が劣化する可能性がある。 一方、LLM(Large Language Models)の驚くべき成功は、GNNドメイン内での可能性を探究することへの関心が高まっている。 textit{Can LLMsは、SGNNの制限を克服し、パフォーマンスを向上させるのに役立ちますか? 本論文では, LLMを用いて与えられたグラフのホモフィリィを推定する手法を提案する。 次に、推定ホモフィリーを用いて多項式スペクトルフィルタの設計を適応的に導くことにより、様々なグラフ構造におけるSGNNの表現性と適応性を向上させる。 具体的には,LLMがフィルタ係数に注入し,基礎となるグラフトポロジとの整合性を向上する,ホモフィア・アウェア・プレファレンスを生成する軽量パイプラインを提案する。 ベンチマークデータセットの大規模な実験により、LLM駆動のSGNNフレームワークは、同好的および異好的両方の設定下で、計算的および金銭的オーバーヘッドを最小限に抑えながら、既存のベースラインを一貫して上回ります。

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