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

本文提出了一种基于 Graph Neural Networks 的新型深度学习方法，以解决如何预测大型演化网络中链接出现的问题，特别地，预测与 AI 相关的主题之间的链接。实验结果表明，使用此方法能够有效地识别出节点的吸收和密集子图的合并两种模式，且模型具有较高的预测准确性。

Jan, 2022

本文概述了图表示学习的关键概念与相关领域，并指出了图表示学习在交通预测、社交网络分析、推荐系统、药物研发等应用领域中的重要性，以及与图表示学习相关的机器学习应用领域。

Jan, 2023

本综述全面地回顾了数据挖掘和机器学习领域的网络表征学习技术的当前文献，并根据基本的学习机制、网络信息的保留意图以及算法设计和方法学对其进行分类和总结，同时对于验证网络表征学习的评估协议，如公开的基准数据集、评估方法和开源算法也进行了总结和分析，并在常见数据集上比较了代表性算法之间的性能和计算复杂度，并提出未来的研究方向。

Dec, 2017

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

提出了一种增强学习模型的方案，即通过知识图谱的事实三元组来为自然语言处理任务提供上下文知识，并采用基于卷积的模型来减少关注空间，从而大大提高了文本分类和自然语言推理任务的性能。

Feb, 2018

该研究探讨了知识图谱嵌入在国际贸易中的应用及其对预测准确性和知识表示可解释性的潜力，提供了对决策者、企业家和经济学家有价值的见解。研究结果还分析了嵌入方法对其他智能算法的影响。

Oct, 2023

该研究比较短缺实际的现有图谱的 16 种最新方法的有效性和效率，并考虑到一种基于规则的基线，提出了具有可扩展性的维度以评估嵌入 LP 方法的介绍。

Feb, 2020

对自然语言处理中知识图谱相关研究领域进行综合调研，总结任务分类、相关贡献和研究进展，并提出了未来研究方向

Sep, 2022

本文对复杂网络中的链接预测方法进行了广泛的综述，将其分为四大类，包括基于相似性、基于概率、基于关系模型和基于学习的方法。此外，还介绍了一系列可用于研究链接预测的网络数据集。最后，讨论了最近的发展趋势和未来研究方向。

Jan, 2019