该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用，提出了四种图神经网络的分类，并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估，并提出了该领域的潜在研究方向。

Jan, 2019

本综述对基于深度学习的图形生成方法进行了全面调查，并将其分为自回归，自编码，强化学习，对抗生成和流生成五类，给出了各类方法的详细描述，并介绍了公开源代码，常用数据集和最广泛使用的评估指标，最后强调了现有的挑战和讨论了未来的研究方向。

Dec, 2020

本文综述了图学习领域的现状和发展，主要包括四种现有的学习方法：图信号处理、矩阵分解、随机游走和深度学习。并且介绍了这些方法在文本、图像、科学、知识图谱和组合优化等领域的应用，以及该领域未来的研究方向。

May, 2021

该论文对深度图生成的现有文献进行了综述，并从模型架构、应用领域等方面进行了细分，总结了图生成的关键策略，同时阐明了未来深度图生成研究的挑战和机遇。

Mar, 2022

文章调查了图形水平学习的方法，系统分类了传统学习、基于深度学习的图形水平神经网络、图形池，以及图形水平图神经网络，并总结了数据集、评估指标和未来方向等。

Jan, 2023

本文介绍了深度学习在图数据处理方面的应用，设计了一种基于局部和迭代方法的图表征学习通用方法，并探讨了研究挑战和应用领域。

Dec, 2019

在这篇论文中，通过对图神经结构进行综述，从机器人的角度探索了图学习在机器人应用中的潜力、挑战和各种应用案例，以期为读者提供深入的了解，并为未来的研究指明可能的方向。

Oct, 2023

本研究综述了基于图形神经网络在自然语言处理中的应用，并提出了一个新的分类（基于图构建、图表示学习和基于图的编码器 - 解码器模型），同时介绍了许多利用 GNN 的 NLP 应用程序，并总结了相应的基准数据集、评估指标和开源代码；最后，讨论了利用 GNN 进行 NLP 的各种未解决问题以及未来的研究方向。

Jun, 2021

本文综述了 100 多篇关于图数据中深度神经网络的对抗攻击和防御策略的研究，提出了一个包括大多数图对抗性学习模型的统一公式，并比较了不同的图攻击和防御，总结了评估指标、数据集和未来的趋势。

Dec, 2018

本篇综述了目前深度图表示学习算法的最新研究进展，提出了现有技术的新分类法，并探讨了深度图表示学习的实际应用、前景及挑战方向。

Apr, 2023