通过综述最新的最先进的用于图学习的大型语言模型，我们引入了一种新的分类方法，详细阐述了四种独特的设计，并探讨了每种框架的优势和局限性，同时强调了未来研究的潜在方向。

May, 2024

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

对四个大型语言模型在图数据分析问题上的能力进行评估，结果表明：1）大型语言模型能够有效地理解自然语言的图数据并进行图拓扑推理；2）GPT 模型能够生成逻辑和连贯的结果，在正确性方面优于其他替代方法；3）所有研究中的大型语言模型在结构推理方面面临挑战，零 - shot 推理和少 - shot 提示等技术效果减弱；4）在多答案任务中，GPT 模型常常产生错误答案，引发对可靠性的担忧；5）GPT 模型在输出上表现出较高的自信度，可能影响其纠正错误的能力。值得注意的是，GPT-4 显示了纠正 GPT-3.5-turbo 和其它版本回答的能力。

Aug, 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

大型语言模型与图结构化数据的集成可以通过增强现有图算法和作为预测模型来提升性能，同时结合图结构可以在各种复杂任务中显著改善大型语言模型的表现。

Oct, 2023

在 LLMs 时代，通过综述文章，我们首先回顾了图机器学习的最新发展，然后探讨了 LLMs 如何提高图特征的质量，减少对标记数据的依赖，并解决图的异质性和分布外泛化等挑战。此外，我们研究了图如何增强 LLMs，并突出它们在 LLMs 的预训练和推理中的能力。最后，我们探讨了这个有前景的领域的各种应用和潜在的未来方向。

Apr, 2024

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

通过研究大型语言模型在图数据上的应用，整理了现有研究中采用高级语言模型解决的图分析问题，并指出了现存挑战和未来研究方向。

Apr, 2024

本文研究了在十个不同的任务中评估大型语言模型在理解图形数据方面的能力，发现目前模型仍存在理解图结构和执行相关推理任务的局限性，需要进一步的研究以加强其图形处理能力。研究结果为搭建语言模型与图形数据理解之间的桥梁提供了宝贵的见解，为更有效的图挖掘和知识提取铺平了道路。

May, 2023

在本调查中，我们首先提出了一种新的分类法，该分类法将现有方法根据 LLMs 在图相关任务中所扮演的角色（增强器、预测器和对齐组件）分为三类，并对这三类中的代表性方法进行了系统调查。我们还讨论了现有研究的局限性，并强调了未来研究的有希望的方向。

Nov, 2023