Awesome-Graph-Prompt：图谱提示学习方法的精选资源列表

Awesome-Graph-Prompt

图谱提示学习：融合图神经网络与大语言模型的新范式

近年来，随着人工智能技术的快速发展，图神经网络(GNN)和大语言模型(LLM)作为两大热门研究方向，在各自领域取得了突破性进展。然而，如何有效地将这两种强大的技术结合起来，以充分发挥它们各自的优势，成为了学术界和产业界共同关注的问题。在此背景下，图谱提示学习(Graph Prompting)应运而生，成为了一个极具潜力的新兴研究方向。

什么是图谱提示学习？

图谱提示学习是一种将提示学习技术应用于图结构数据的新型学习范式。它旨在通过设计适当的提示，引导大语言模型理解和处理图结构信息，从而实现各种图相关的下游任务。这种方法不仅能够充分利用大语言模型在自然语言处理方面的优势，还能有效地处理图数据中复杂的结构和关系信息。

Graph Prompting Illustration

图谱提示学习的应用领域

图谱提示学习的应用范围十分广泛，涵盖了多个重要领域：

知识图谱补全与构建：利用大语言模型的知识和推理能力，通过提示来完善和扩展现有的知识图谱。
图分类与节点分类：设计特定的提示，引导模型对整个图或图中的节点进行分类。
链接预测：通过提示学习，预测图中节点之间可能存在的新连接。
图生成：使用提示来指导大语言模型生成符合特定要求的图结构。
图表示学习：通过提示学习获取更加丰富和有意义的图嵌入表示。

代表性工作

Awesome-Graph-Prompt项目收集了该领域的多篇代表性论文，其中几篇尤为值得关注：

All in One: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks（KDD 2023最佳论文奖）这篇论文提出了一种多任务提示框架，能够使单个图神经网络模型同时处理多个下游任务。该方法显著提高了模型的通用性和效率。
PRODIGY: Enabling In-context Learning Over Graphs PRODIGY是一个创新的框架，它使得大语言模型能够直接在图结构上进行上下文学习，极大地扩展了模型处理图数据的能力。
GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks 这项工作提出了一种统一的图提示框架，能够有效地桥接图神经网络的预训练和下游任务，提高了模型的泛化能力和任务适应性。

GraphPrompt Framework

未来发展趋势

图谱提示学习作为一个新兴的研究方向，有着广阔的发展前景。以下是几个可能的未来研究方向：

提示设计的自动化：开发能够自动生成和优化图谱提示的算法，减少人工设计的复杂性。
跨模态图谱提示：探索如何将图谱提示学习扩展到包含图像、文本等多模态信息的图结构中。
大规模图数据处理：研究如何使图谱提示学习方法能够高效处理超大规模的图数据。
可解释性增强：提高图谱提示学习模型的可解释性，使其决策过程更加透明和可信。
领域特定应用：针对特定领域（如生物信息学、社交网络分析等）开发专门的图谱提示学习方法。

结语

图谱提示学习作为图神经网络和大语言模型的交叉点，代表了人工智能研究的一个重要前沿。它不仅为解决复杂的图结构问题提供了新的思路，也为大语言模型在结构化数据处理方面的应用开辟了新的途径。随着研究的不断深入，我们有理由相信，图谱提示学习将在未来的人工智能领域发挥越来越重要的作用，推动图数据分析和自然语言处理技术的进一步融合与创新。

Awesome-Graph-Prompt项目为研究者和开发者提供了一个宝贵的资源库，汇集了该领域的最新进展和重要文献。我们鼓励对此感兴趣的读者深入探索项目中的资源，参与到这个充满活力的研究领域中来。让我们共同期待图谱提示学习在未来带来更多令人惊叹的突破！