近期,"预训练、微调"的工作流程在处理图领域的各种下游任务时已经显示出较低的效果和效率。 受自然语言处理(NLP)领域提示学习的启发,"预训练、提示"的工作流程已成为一个有前景的解决方案。
本仓库旨在提供一个探索图上提示学习的研究论文精选列表。 这是基于我们的综述论文:图提示学习:全面综述与展望。 我们将努力经常更新这个列表。如果您发现任何错误或遗漏的论文,请随时提出问题或拉取请求。🌹
现有代表性图提示工作的总结。$\mathcal{S}$:子图。$V(\mathcal{S})$:子图$\mathcal{S}$内的节点集。$\pi$:预训练参数。$\phi$:任务头参数。$\theta$:提示参数。$\widetilde{\mathbf{s}}$:填充的提示。
GPPT:图预训练和提示微调以泛化图神经网络。 发表于 KDD'2022,[论文] [代码]。
SGL-PT:具有图提示微调的强大图学习器。 发表于 arXiv,[论文]。
GraphPrompt:统一图神经网络的预训练和下游任务。 发表于 WWW'2023,[论文] [代码]。
All in One:图神经网络的多任务提示。 发表于 KDD'2023 最佳论文奖 🌟,[论文] [代码]。
深度图重编程。 发表于 CVPR'2023 亮点 🌟,[论文]。
用于少样本节点分类的虚拟节点微调。 发表于 KDD'2023,[论文]。
PRODIGY:实现图上的上下文内学习。 发表于 NeurIPS'2023 聚焦 🌟,[论文] [代码]。
图神经网络的通用提示微调。 发表于 NeurIPS'2023,[论文] [代码]。
图Transformer的深度提示 微调。 发表于 arXiv,[论文]。
多视图图对比学习的提示微调。 发表于 arXiv,[论文]。
ULTRA-DP:统一图预训练与多任务图双重提示。 发表于 arXiv,[论文]。
HetGPT:利用提示微调释放预训练异构图神经网络的力量。 发表于 WWW'2024,[论文]。
利用基于 结构的提示增强图神经网络。 发表于 arXiv,[论文]。
基于提示的零样本和小样本节点分类:一种多模态方法。 发表于 arXiv, [论文].
文本属性图上小样本学习的基于提示的节点特征提取器。 发表于 arXiv, [论文].
大型语言模型作为文本属性图的拓扑结构增强器。 发表于 arXiv, [论文].
关于这个研究方向,请参考 图任务中的大型语言模型综述 [综述论文 | Github 仓库]
我们强烈推荐这项工作,因为他们提供了一个全面的综述,总结了大型语言模型和图融合的相关工作 👍
GraphAdapter: 利用双知识图调整视觉-语言模型。
发表于 NeurIPS'2023, [论文] [代码]. 图+文本+图像
SynerGPT: 个性化药物协同预测和药物设计的上下文学习。
发表于 arXiv, [论文]. 图+文本
我应该使用哪种模态 - 文本、模式还是图像? 利用大型语言模型理解图。
发表于 arXiv, [论文]. 图+文本+图像
GraphGLOW: 图神经网络的通用和可泛化结构学习。 发表于 KDD'2023, [论文] [代码].
GraphControl: 为图域迁移学习向通用图预训练模型添加条件控制。 发表于 WWW'2024, [论文] [代码] [中文博客].
三合一: 一种简单而有效的跨域图预训练方法。 发表于 KDD'2024, [论文] [代码].
假新闻检测
欺诈检测
社区检测
跨域推荐
通用推荐
跨域推荐
通用推荐
通用推荐
分布外检测
超图提示
跨上下文后门攻击
城市区域表示
ProG: 图提示学习基准 [论文]
ProG基准整合了六种预训练方法和五种最先进的图提示技术,在十五个不同的数据集上进行评估,以评估性能、灵活性和效率。
图神经网络提示论文中常用的数据集。
<details close> <summary>引文网络</summary>数据集 | 节点数 | 边数 | 特征数 | 类别数 |
---|---|---|---|---|
Cora | 2708 | 5429 | 1433 | 7 |
CoraFull | 19793 | 63421 | 8710 | 70 |
Citeseer | 3327 | 4732 | 3703 | 6 |
DBLP | 17716 | 105734 | 1639 | 4 |
Pubmed | 19717 | 44338 | 500 | 3 |
Coauthor-CS | 18333 | 81894 | 6805 | 15 |
Coauthor-Physics | 34493 | 247962 | 8415 | 5 |
ogbn-arxiv | 169343 | 1166243 | 128 | 40 |
数据集 | 节点数 | 边数 | 特征数 | 类别数 |
---|---|---|---|---|
Amazon-Computers | 13752 | 245861 | 767 | 10 |
Amazon-Photo | 7650 | 119081 | 745 | 8 |
ogbn-products | 2449029 | 61859140 | 100 | 47 |
数据集 | 节点数 | 边数 | 特征数 | 类别数 |
---|---|---|---|---|
232965 | 11606919 | 602 | 41 | |
Flickr | 89250 | 899756 | 500 | 7 |
数据集 | 图数 | 平均节点数 | 平均边数 | 特征数 | 类别数 |
---|---|---|---|---|---|
COX2 | 467 | 41.22 | 43.45 | 3 | 2 |
ENZYMES | 600 | 32.63 | 62.14 | 18 | 6 |
MUTAG | 188 | 17.93 | 19.79 | 7 | 2 |
MUV | 93087 | 24.23 | 26.28 | - | 17 |
HIV | 41127 | 25.53 | 27.48 | - | 2 |
SIDER | 1427 | 33.64 | 35.36 | - | 27 |
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@article{sun2023graph, title = {Graph Prompt Learning: A Comprehensive Survey and Beyond}, author = {Sun, Xiangguo and Zhang, Jiawen and Wu, Xixi and Cheng, Hong and Xiong, Yun and Li, Jia}, year = {2023}, journal = {arXiv:2311.16534}, eprint = {2311.16534}, archiveprefix = {arxiv} }
@inproceedings{sun2023all, title={All in One: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks}, author={Sun, Xiangguo and Cheng, Hong and Li, Jia and Liu, Bo and Guan, Jihong}, booktitle={Proceedings of the 26th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery \& data mining (KDD'23)}, year={2023}, pages = {2120–2131}, location = {Long Beach, CA, USA}, isbn = {9798400701030}, url = {https://doi.org/10.1145/3580305.3599256}, doi = {10.1145/3580305.3599256} }
其他代表性工作:
🔥 All in One 一个代表性的GNN提示框架
@inproceedings{sun2023all, title={All in One: Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks}, author={Sun, Xiangguo and Cheng, Hong and Li, Jia and Liu, Bo and Guan, Jihong}, booktitle={Proceedings of the 26th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery \& data mining (KDD'23)}, year={2023}, pages = {2120–2131}, location = {Long Beach, CA, USA}, isbn = {9798400701030}, url = {https://doi.org/10.1145/3580305.3599256}, doi = {10.1145/3580305.3599256} }
🔥 All in One and One for All 一个跨领域图预训练框架
@article{zhao2024all, title={All in One and One for All: A Simple yet Effective Method towards Cross-domain Graph Pretraining}, author={Haihong Zhao and Aochuan Chen and Xiangguo Sun and Hong Cheng and Jia Li}, year={2024}, eprint={2402.09834}, archivePrefix={arXiv} }
🔥 TIGPrompt 一个时序交互图提示框架
@article{chen2024prompt, title={Prompt Learning on Temporal Interaction Graphs}, author={Xi Chen and Siwei Zhang and Yun Xiong and Xixi Wu and Jiawei Zhang and Xiangguo Sun and Yao Zhang and Yinglong Zhao and Yulin Kang}, year={2024}, eprint={2402.06326}, archivePrefix={arXiv}, journal = {arXiv:2402.06326} }
🔥 图提示在生物学领域的应用
@inproceedings{gao2024protein, title={Protein Multimer Structure Prediction via {PPI}-guided Prompt Learning}, author={Ziqi Gao and Xiangguo Sun and Zijing Liu and Yu Li and Hong Cheng and Jia Li}, booktitle={The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR)}, year={2024}, url={https://openreview.net/forum?id=OHpvivXrQr} } @article{wang2024ddiprompt, title={DDIPrompt: Drug-Drug Interaction Event Prediction based on Graph Prompt Learning}, author={Yingying Wang and Yun Xiong and Xixi Wu and Xiangguo Sun and Jiawei Zhang}, year={2024}, eprint={2402.11472}, archivePrefix={arXiv}, journal = {arXiv:2402.11472} }
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