利用大语言模型（LLMs）进行知识图谱中的语义增强以估计节点重要性

《The Knee》：Node Importance Estimation Leveraging LLMs for Semantic Augmentation in Knowledge Graphs

节点重要性估计在复杂异构图中的应用，提出基于大语言模型的语义增强方法（LENIE）。通过聚类三元组采样提取知识多样性，设计自适应提示整合样本信息与原始描述，利用LLMs生成更精准的增强描述以初始化节点嵌入，有效缓解知识图谱中语义不足、缺失和不准确的问题，显著提升现有NIE模型性能至SOTA水平。

　　节点重要性估计（Node Importance Estimation，NIE）是图数据处理中的一个重要任务，旨在评估图中各个节点的重要性，为资源分配、数据管理和推荐系统等实际应用提供基础支持。随着应用场景的复杂化，传统的NIE方法主要针对同构图（Homogeneous Graphs）设计，仅依赖图的拓扑结构来计算节点的重要性。然而，现实世界中的图数据往往具有异构性（Heterogeneous Graphs），这类图包含多种类型的节点和边，能够提供更丰富的信息。因此，如何更全面、准确地评估节点的重要性，成为当前NIE研究的热点。

知识图谱（Knowledge Graphs，KGs）作为一种典型的异构图，通过三元组（head node, relational edge, tail node）的形式，系统地组织和表示现实世界中的实体及其关系。这些三元组不仅包含了结构信息，还蕴含了丰富的语义内容。近年来，许多研究致力于利用知识图谱中的语义信息来增强节点重要性估计的效果。例如，GENI方法通过图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）对三元组进行聚合和更新，以捕捉结构信息并提升估计精度。此外，也有研究尝试整合语义内容、多输入信号、局部和全局特征，以及对关键节点的关注机制，以进一步优化NIE性能。这些研究共同表明，语义信息在NIE任务中具有重要作用，可以显著提高模型的性能。

然而，尽管已有研究利用了知识图谱的语义信息，这些方法在面对知识图谱中语义信息的不足时仍然存在局限性。知识图谱的数据通常并不完整，这会导致节点描述信息的缺失、不充分或不准确。例如，某些节点可能缺乏详细的文本描述，或者其描述文本与实际语义存在偏差。这些问题在一定程度上限制了现有NIE方法的性能提升。因此，如何有效弥补知识图谱中语义信息的不足，成为提升NIE模型效果的关键挑战。

基于此，本文提出了一种全新的方法——LLMs Empowered Node Importance Estimation（LENIE），该方法通过引入大型语言模型（Large Language Models，LLMs）来实现知识图谱的语义增强。LLMs凭借其强大的语言理解和生成能力，能够在知识图谱的基础上提供额外的语义信息。此外，LLMs在上下文学习和检索增强生成等技术的支持下，能够与知识图谱进行高效融合，从而生成更加精确和具体的节点描述。通过这种方式，LENIE能够有效解决知识图谱中语义信息不足的问题，进而提升节点重要性估计的准确性。

LENIE的核心思想是通过语义增强策略，为知识图谱中的节点生成更加丰富的描述信息。具体而言，LENIE采用了基于聚类的三元组采样策略，从知识图谱中提取出与目标节点相关的三元组，以作为其语义背景。这一策略能够确保采样的三元组具有多样性，从而覆盖更广泛的知识内容。接下来，LENIE通过设计节点特定的自适应提示（adaptive prompts），将采样的三元组与原始节点描述进行融合，引导LLMs生成更加精准的增强描述。这些增强后的描述信息能够作为节点嵌入的初始化输入，从而提升下游NIE模型的性能。

在实现过程中，LENIE首先通过聚类算法对知识图谱中的三元组进行分类，以确保每个节点的语义背景信息既具有代表性，又具备多样性。然后，通过自适应提示策略，将这些三元组与节点的原始描述相结合，形成更全面的语义表示。LLMs在接收到这些增强后的描述后，能够基于其对现实世界实体的理解，生成更加详细和准确的节点描述。这些增强后的描述信息最终用于初始化节点嵌入，使得后续的NIE模型能够基于更加丰富的语义信息进行训练和推理，从而实现更高的估计精度。

本文的创新点在于首次将LLMs引入到节点重要性估计任务中，并提出了一种基于聚类的三元组采样策略，以增强知识图谱的语义信息。这一方法不仅能够弥补知识图谱中语义信息的不足，还能够提升现有NIE模型的性能。通过广泛的实验验证，LENIE在多个知识图谱数据集上均表现出优异的性能，不仅能够提升现有NIE模型的效果，还能够达到新的性能水平。实验结果表明，LENIE在不同类型的KGs和评估指标下均能有效提升节点重要性估计的准确性。

在实验部分，本文在三个真实世界的知识图谱数据集上进行了评估。这些数据集包括实体、关系和三元组信息，并且每个数据集都提供了节点重要性评分作为评估依据。通过比较LENIE与其他NIE方法在这些数据集上的表现，可以发现LENIE在多个指标上均优于现有方法。此外，本文还对LENIE中的关键设计进行了深入分析，以验证其有效性。例如，通过对比基于聚类的三元组采样策略与其他采样方法的效果，可以证明该策略在提升语义信息覆盖率和多样性方面的优势。

LENIE的研究不仅为节点重要性估计任务提供了新的解决方案，还为知识图谱的语义增强技术开辟了新的研究方向。通过将LLMs与知识图谱相结合，LENIE能够在不改变下游NIE模型结构的前提下，直接利用增强后的节点描述信息提升模型性能。这种方法为未来的NIE研究提供了新的思路，同时也为LLMs在图数据处理领域的应用拓展了可能性。此外，本文还开源了LENIE的代码，以便其他研究者能够在此基础上进行进一步的探索和改进。

综上所述，LENIE通过引入LLMs，有效解决了知识图谱中语义信息不足的问题，从而提升了节点重要性估计的准确性。该方法不仅在理论上有创新，而且在实践中也表现出良好的效果。未来的研究可以进一步探索LLMs与知识图谱的深度融合，以及如何在更复杂的图结构中应用语义增强策略。此外，还可以考虑将LENIE的方法扩展到其他类型的图数据处理任务，如节点分类、链接预测和图生成等，以充分发挥其在图数据处理中的潜力。