本研究提出了一种名为图编辑网络（GEN）的新型学习方法，旨在解决现有图编辑距离计算在可变操作成本下的不足。实验结果表明，GEN在实际和合成数据集上显著降低了错误率和推理时间，证明了其有效性和适应性。

本文介绍了一种新颖的神经网络方法SimGNN，优化了图形相似性计算，显著降低了误差率并提高了计算速度。同时，研究还提出了GraphSim、ORE和EUGENE等多种图相似性计算方法，这些方法在多个数据集上表现优异，提升了图编辑距离的计算效率和准确性。