连续图学习研究了从无限的图数据流中学习的问题，将历史知识整合并推广到未来的任务。在当前只有当前的图数据可用。本文提出了一种关系感知自适应模型，并说明了图边缘后面的潜在关系可以被归因为不变因素。通过实验证明，该模型在 CitationNet、OGBN-arxiv 和 TWITCH 数据集上相对于现有方法分别提高了 2.2%、6.9% 和 6.6% 的准确度。
Aug, 2023
本文调研了图结构数据上持续学习的问题，并介绍了持续图学习的基本概念及其面临的挑战，分析了最新的面向持续图学习问题的方法，并探讨了现有方法的主要问题和可能的解决方案以及持续图学习的未来研究方向和应用前景。
Jan, 2023
基于增量蒸馏的竞争性方法对 CKGE 进行了改进，通过充分利用知识图谱中的显式图结构，优化了学习顺序，并设计了一种新颖的增量蒸馏机制以有效保留旧知识，实验结果表明该方法在平均倒数排名得分上取得了 0.2%-6.5% 的改进。
May, 2024
本文介绍了一种基于连续学习方法的增量知识图嵌入技术，弥补了现有嵌入技术只能处理先前已知概念的局限性，并提供了一些在知识图嵌入技术和机器人应用之间进行权衡的洞见。
Jan, 2021
本文提出一种基于持续学习的流式 GNN 模型，通过信息传播和数据重放与模型正则化相结合，实现了对新模式和既有模式的同时维护，解决了历史知识被新知识覆盖的灾难性遗忘问题。在多个实验数据集上的节点分类结果表明，该模型能有效地更新模型参数并达到与重新训练相当的性能。
Sep, 2020
连续图学习领域的系统综述，对连续图学习算法的任务设置、模型设计和应用进行分类和比较，分析其与传统连续学习技术的适用性以及存在的挑战和未来方向。
Feb, 2024
我们提出了一种针对图学习中的灾难性遗忘问题的方法，在数据从一个图分布过渡到另一个图分布时，通过维持图的局部和全局结构一致性的排练机制来保持对过去任务的知识，并在实际图数据集中与各种持续学习基线进行了性能评测，取得了平均性能和任务遗忘方面的显著改进。
本论文提出了一种结构学习策略和参数学习策略相结合的图像持续学习方法，并采用强化学习驱动结构学习策略，Dark Experience 回放的概念来应对灾难性遗忘问题。在图持续学习基准问题中得到了验证，并在两个设置中都表现出比最近发布的作品更好的性能。
Sep, 2022
本文提出一种新的算法 —— 动态图形学习，旨在在动态图形中共同学习图形信息和时间信息，并利用梯度元学习来学习更新策略，在快照上具有比 RNN 更好的泛化能力，能够训练任何基于消息传递的图神经网络以增强表示能力。
Nov, 2021
最近几年，连续学习技术在从流数据中保留知识的同时进行学习方面取得了重要的进展，但现有的评估框架不适用于具有图结构数据的情况。本研究提出了一个考虑图结构数据的图感知评估框架，解决了以往评估框架的局限性，并在连续学习、连续图学习和动态图学习领域进行了大量实验验证。
Jun, 2024