新方法提升大语言模型理解图结构能力

研究人员提出了一种新方法，将图结构转换为线性token序列，适配Transformer架构，从而提升大语言模型对图结构的理解能力。该方法保留了局部依赖性和全局对齐性，通过图中心性（PageRank和度）和图退化（k-core分解）等技术实现。实验使用GraphWave合成数据集，结果显示基于度中心性和PageRank的方法在多个任务中表现突出。
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