LLMs为零样本图学习器：GNN表示与LLM词元嵌入的对齐

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LLMs为零样本图学习器：GNN表示与LLM词元嵌入的对齐 大家好，今天给大家介绍一篇最新的研究论文。这篇论文提出了一种名为TEA-GLM的新型框架，通过将GNN表示与LLM词元嵌入对齐，实现了跨数据集和跨任务的零样本图机器学习。 这项工作不仅创新地解决了图神经网络泛化能力有限的问题，还展示了大语言模型在图学习领域的潜力，是图机器学习领域的一个重要突破。文章提出的方法在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，展现了强大的泛化能力。 1. 基本信息 这篇论文题为"LLMs as Zero-shot Graph Learners: Alignment of GNN Representations with LLM Token Embeddings"，由来自Beihang University的Duo Wang、Yuan Zuo、Fengzhi Li和Junjie Wu完成。 2. 研究背景 在图机器学习领域，图神经网络(GNNs)已经成为一个关键的框架，它能够有效捕获图结构中的复杂消息传递模式。近年来，研究者 ………………………………