PromptGFM论文 – 用语言模型模拟图神经网络的创新框架

PromptGFM是一个通过指令引导语言模型（LLMs）模拟图神经网络（GNNs）功能的假设性研究项目。其核心创新在于结合图结构词汇表和特定提示设计，使传统擅长文本处理的LLMs能够高效处理图数据任务（如知识图谱推理、社交网络分析等），无需训练专用GNNs模型。该项目显著提升了文本-图混合任务的性能，并具备跨领域图数据的强适应性，为资源受限场景提供了轻量化解决方案。

PromptGFM的特点:

1. 指令模拟：通过自然语言提示使LLMs模拟GNNs的消息传递和邻居聚合功能
2. 图词汇增强：在提示中嵌入节点/边等图结构术语，强化模型对拓扑的理解
3. 零样本迁移：无需微调即可适应不同领域图数据（如生物分子图→社交网络）
4. 计算高效：利用预训练LLMs避免GNNs的高成本训练过程
5. 多模态处理：无缝融合文本描述与图结构数据（如带注释的知识图谱）

PromptGFM的功能:

1. 知识图谱问答：将图谱关系编码为提示，实现复杂逻辑推理
2. 动态推荐系统：用自然语言描述用户-商品交互图，实时生成推荐
3. 生物信息学：解析蛋白质相互作用网络并生成文本分析报告
4. 教育资源：通过交互式提示演示图神经网络的核心算法原理
5. 社交网络分析：识别社区结构或关键节点，输出可视化解释

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