该文综述图子结构计数与图神经网络结合的研究，提出Count-GNN、Graph Motif Parameters、子图同构学习框架、Graph Substructure Networks、H2GCN、Motif-CNN等方法，用于子图计数和节点分类，提升可解释性、计算效率与预测准确率，尤其改善异质图表现。