该文综述动态图表示学习的研究进展，涵盖动态知识图谱，按编码器-解码器框架对现有模型分类并分析各类技术，介绍典型应用与常用数据集，指出未来方向；同时涉及图信号处理、矩阵分解、随机游走、深度学习等方法及其应用，讨论动态图监督学习设置与DGNN设计原则，并总结时空信息学习、图生命周期学习及机器人等领域应用。