11:41arXiv cs.AI@Zhifei Hu, Alexandra I. CristeaPromptGNN-sim提出双向结构-语义融合框架,利用GAT进行语义感知邻域选择,生成结构感知提示(含目标节点摘要、标签类别、相似邻居关键词)引导LLM。通过跨模态对比学习和交叉注意力联合优化GNN与LLM。在Cora、Pubmed、WikiCS等6个公开数据集上,PromptGNN-sim在准确率、泛化性和鲁棒性上超越经典GNN、LLM及近期融合方法。论文PromptGNN-simGNNLLM图学习文本属性图推荐理由:这篇论文给出了一个让GNN和LLM真正协作的新思路——用图结构信息去构造提示词,再反过来优化图模型。实验扎实,覆盖6个数据集,比现有融合方法都强。原文