핵심 개념
MuseGraph는 GNN과 LLM의 강점을 융합하여 다양한 그래프 작업과 데이터 집합에 대한 일반적인 그래프 채굴을 위한 효과적이고 일반적인 접근 방식을 제공합니다.
초록
MuseGraph은 GNN과 LLM의 강점을 결합하여 그래프 채굴을 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다.
Compact Graph Description, Diverse Instruction Generation, Graph-aware Instruction Tuning의 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
Compact Graph Description은 그래프의 핵심 정보를 언어 토큰 제한 내에서 캡슐화하기 위한 새로운 방법을 제안합니다.
Diverse Instruction Generation은 GPT-4의 생성 능력을 활용하여 다양하고 고품질의 지침을 생성합니다.
Graph-aware Instruction Tuning은 그래프 지향적 지침 조정을 위한 동적 할당 전략을 제안합니다.
통계
그래프 채굴의 효과적인 기능을 보여주는 실험 결과
MuseGraph의 성능 향상을 보여주는 통계
인용구
"MuseGraph는 GNN과 LLM의 강점을 융합하여 다양한 그래프 작업과 데이터 집합에 대한 일반적인 그래프 채굴을 위한 효과적이고 일반적인 접근 방식을 제공합니다."
"MuseGraph는 GNN과 LLM의 강점을 결합하여 그래프 채굴을 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다."