本文提出了多种基于Gromov-Wasserstein距离的图比较和学习方法，包括新算法和图神经网络架构，旨在提升图结构数据的分类和预测性能。研究表明，双曲GNNs和增强型Gromov-Wasserstein方法在多个基准数据集上表现优异，显著改善了节点分类和链路预测效果。