本文研究了树结构和序列神经网络模型在递归组合结构中的应用，发现树结构模型效果更佳。同时介绍了GAug图数据增强框架及其在图神经网络中的应用，强调数据增强对节点分类性能的提升。提出了自适应增强方法和自监督学习框架AFGRL，展示了在节点分类任务中的优势。最后综述了图数据增强技术及未来研究方向。