自监督学习是大的算法研究方向。

图结构+图特征是图神经网络的两个创新方面；

2022图神经网络的突破：
1.一些范式的突破：常常借鉴CV和NLP
2.很多新的自然界的应用场景上应用创新：天气预报，蛋白质，小分子，
3.图神经网络的泛化性
4.更高效的图神经网络：分布式的图神经网络

给要学图神经网络的学生的意见：

1. 看书
2. 精读谱域方面的早期论文。从铺到图
3. 在学图神经网络的同时，不能丢掉对其他领域的学习
4. 图谱的基础理论 graph spectial theory 图谱理论这部书 (外国），打好基础，可以以不变应万变
5. 许多好的idea,很多还是要从图理论的本身去发掘。把图论里（统计物理和统计数学里）图的相关知识，融入到机器学习中，容易产生比较好的思路。
6. 需要对知识有一个系统性的学习和了解。
7. 对其他领域进行学习，扩展自己的思路
8. 实践和理论相结合，学习一些库。