图文融合：图推理在文本空间中
通过将图学习模型与大型语言模型（LLMs）有机地融合，我们介绍了 GraphLLM，一种能够使 LLMs 能够熟练解释和推理图数据的先导性端到端方法，经过多个基础图推理任务的实证评估，结果展示了平均准确率提高 54.44％以及各种图推理任务中 96.45％的显著上下文减少。
Oct, 2023
通过对大型语言模型在图形上的应用的详细技术和潜在场景进行系统回顾，我们总结了大型语言模型在纯图、文本丰富图和文本配对图中的优缺点，并讨论了其在真实世界应用中的方法以及开源代码和基准数据集。最后，我们提出了这一快速发展领域的潜在未来研究方向。
Dec, 2023
我们提出了 InstructGLM（指导调整的图语言模型），基于自然语言说明系统地设计高度可扩展的提示，使用自然语言描述图的几何结构和节点特征，通过指导调优语言模型以一种生成方式在图上执行学习和推理，超过了所有竞争的 GNN 基准数据集，证明了我们方法的有效性，并为将生成语言模型替代 GNN 作为图机器学习的基础模型提供了启示。
Aug, 2023
NLGraph is a benchmark for large language models to solve graph-based problems in natural language, where two instruction-based approaches - Build-a-Graph Prompting and Algorithmic Prompting - are proposed, improving the LLMs' performance by 3.07% to 16.85% across multiple tasks and settings.
May, 2023
在该研究中，我们通过对大型语言模型在图预测任务的性能进行实验，评估它们是否能有效处理图数据并利用拓扑结构提高性能；通过与专门的图神经网络进行比较，我们对大型语言模型在图分析中的优势和局限性提供了见解，并为将它们应用于图分析提供了进一步的探索方向。
Oct, 2023
本文旨在通过图形推理方法对大型语言模型进行增强，以使其能够完成复杂的图形学习任务，包括基本的图形数据推理和更高级的实际应用推理，我们提出了一个名为 Graph-ToolFormer 的框架，并在各种图形推理数据集和任务上进行了初步的实验研究。
Apr, 2023
本文旨在探索使用大型语言模型（LLMs）进行图机器学习的潜力，特别是节点分类任务，并调查两种潜在的流程：LLMs 作为增强器和 LLMs 作为预测器。通过全面而系统的研究，我们获得了原创性观察并发现新的见解，为利用 LLMs 进行图学习提供了新的可能性和有希望的方向。
Jul, 2023
本研究旨在探索大型语言模型在图形绘制算法中的应用，并通过 ChatGPT 进行实验，以提升图像可读性和使数据可视化更加易用。通过自然语言进行指定规范，对更广泛的用户提供更加可访问和友好的操作。同时，也更好地了解了如何为 LLMs 制定复杂算法的能力，并提供了平衡的评估机会和挑战。
Mar, 2023