本文综述持续图学习，即从无限图数据流中学习并整合历史知识。文章介绍其概念与挑战，梳理最新方法，包括关系感知自适应模型、结构学习与参数学习结合、图对比学习框架，并讨论现有方法的局限、未来方向与应用前景。
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