WWW 2025 | 新大、中科大提出文本无关的多领域图基础模型SAMGPT

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©PaperWeekly 原创 · 作者 |  龚泽川 单位 |  中国科学技术大学硕士生 研究方向 |  图神经网络、协同感知 论文题目： SAMGPT: Text-free Graph Foundation Model for Multi-domain Pre-training and Cross-domain Adaptation 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2502.05424 代码链接： https://github.com/blue-soda/SAMGPT 论文录用： The ACM Web Conference Research Track 2025 摘要 在众多在线服务中，图能够有效建模互联的实体，从而支持广泛的网络应用。这引出了一个关键问题：如何在多个源领域上训练一个图基础模型，并使其适应一个未见过的目标领域？ 然而，来自不同领域的图往往表现出显著不同的特性，这成为了一个主要的障碍。一些研究尝试借助大型语言模型，通过图中附带的文本描述来对齐多个领域，但这种做法严重限制了其在带文本属性图上的应用范围。对于无文本图，尽管有少数近期研究试 ………………………………