2025年12月16日14:30，我校特聘的巴渝学者讲座教授、福州大学博士生导师王石平教授在智联楼D306会议室为人工智能与大数据学院师生做了一场题为《Large Language Models for Text-Attributed Graph Learning: Enhancers, Predictors, and Beyond》的学术讲座，学院博士教师、科研骨干及学生20余人参加了本次讲座。

讲座聚焦大型语言模型（LLMs）在文本属性图（TAGs）学习中的创新应用，深入剖析了 LLM 作为 “增强器” 与 “预测器” 的核心作用，为相关领域研究提供了全新视角与实践路径。王石平教授首先阐释了图结构与文本属性图的核心概念。他指出，图（Graphs）作为模拟现实世界复杂关系系统的重要工具，广泛存在于知识图谱、交通网络、分子结构等多个场景中，而文本属性图（TAGs）则是兼具节点/边级文本信息与图拓扑结构的复合数据形式，在电商网络、引文网络等实际场景中应用广泛。传统图神经网络（GNNs）虽擅长处理图结构信息，但在语义理解方面存在局限，而大型语言模型的崛起为解决这一痛点提供了关键突破口。接着，王教授从LLMs作为“增强器”和“预测器”两个角度介绍和探讨了如何利用大预言来应对当前图文本属性存在的语义理解问题。

报告结束后，王石平教授与现场师生进行了热烈交流与讨论，现场师生表示，讲座内容兼具理论深度与应用价值，为后续研究打开了新思路、拓宽了新视野。此次讲座系统梳理了LLM与文本属性图学习的融合路径，深刻解析了从特征增强到标注生成的全流程创新方案，不仅展现了跨领域融合的学术魅力，更为人工智能、数据挖掘等领域的研究人员提供了重要的实践指引。

（人工智能与大数据学院（网络空间安全学院）科研科 供稿）