Continual graph learning: A survey

2026-03-23

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AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.113600

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摘要

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• 对CGL文献进行深入分析，并进行广泛的实证比较。 • 在五个数据集、两个GNN骨干网络和两种持续学习设置下，评估十种代表性方法的有效性和效率。 • 列出代表性数据集和开源实现，以保障可复现性。 • 提出一种实用的持续图学习方法开发路线图。

Keyword:

Continual graph learning

Graph neural networks

Empirical benchmarking

Reproducibility

Methodology roadmap