Awesome-LLM4Graph-Papers

一页览尽 LLM 与图数据交叉研究，快速定位关键论文

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 20 🐛 待处理 4 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 369
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源论文列表项目，无付费功能，完全免费。

项目预览

Awesome-LLM4Graph-Papers 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队HKUDS
GitHubhttps://github.com/HKUDS/Awesome-LLM4Graph-Papers
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源论文列表项目，无付费功能，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
技术栈/模型fundation-models,graph-algorithms,graph-fundation-models,graph-neural-networks,graph-representation-learning,large-language-models
GitHub 星标★ 369
上线时间2024-05-11 00:00:00
代码更新2025-03-15
仓库体积1.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Awesome-LLM4Graph-Papers 是一个收录大语言模型（LLM）在图数据领域应用相关论文的精选列表，源自 KDD 2024 的综述论文《LLM4Graph: A Survey of Large Language Models for Graphs》。该项目系统整理了 LLM 在图学习、图生成、图问答等方向的研究成果，为研究者提供结构化导航。其核心能力包括按任务类型（如节点分类、链接预测、图生成）和模型架构（如 GNN+LLM、纯 LLM）分类的论文索引，并附有代码链接和简短摘要，帮助用户快速定位相关工作和复现资源。项目解决了图数据与 LLM 结合领域文献分散、入门门槛高的问题，是进入该交叉领域的高效起点。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 369

核心亮点

  • 基于 KDD 2024 权威综述，分类体系清晰，覆盖任务与模型双维度
  • 每篇论文附代码链接，便于复现和二次开发
  • 持续更新，紧跟 LLM4Graph 领域最新进展

不足之处

  • 仅提供论文列表，无代码实现或数据集
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 入门 LLM 与图数据交叉领域，快速了解研究全貌
  • 寻找特定图任务（如节点分类）的 LLM 解决方案
  • 调研图生成或图问答方向的前沿工作

替代项目

Awesome-GraphLLM、LLM4Graph、Awesome-LLM-Graph

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