该文综述了图信号处理与谱方法的多项研究，涵盖图谱扩散模型、快速谱聚类、图结构恢复、图分类及稀疏扩散图生成，重点利用谱性质和扩散方法提升图学习的效率与可扩展性。

本文综述基于Bradley-Terry-Luce模型的成对比较排名方法，涵盖top-K排序、谱方法与正则化MLE的样本复杂度、Spectral MLE算法、超边比较图、排名推断框架及双样本检验，并涉及部分排名、Pref-Rank图嵌入、Erdős-Rényi异常值谱排名和基于距离的推荐模型。

该文介绍了一种基于神经常微分方程的谱方法来学习时空微分方程的方法，能够处理具有无边界空间域上的远程非局部空间相互作用的目标时空方程。该方法将机器学习方法推广到了无边界的微分方程和更大的问题类别。