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

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

该研究综述了将深度学习方法应用于普适图形数据的现有五类模型结构和训练策略：图循环神经网络、图卷积网络、图自编码器、图强化学习和图对抗方法，并提出了潜在的未来研究方向和应用领域。

Dec, 2018

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

本文对深度图相似性学习的现有文献进行了综述和分类，讨论了方法和应用的挑战和未来方向。

Dec, 2019

本文综述了图学习的应用和限制，介绍了无法应用于动态图形的图学习方法以及近年来不断受到研究关注的图生命周期学习方法的分类、潜在应用和未解决的研究问题。

Feb, 2022

通过解释图嵌入任务及其挑战、回顾广泛的图嵌入技术、评估多种先进方法并比较它们的性能，本文综述了图表示学习的最新研究进展，同时探讨了其在潜在应用和未来发展方向的应用与发展。

Sep, 2019

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

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