参考文献：Deep Learning on Graphs: A Survey
简介在图结构数据上使用深度学习的限制：
图的不规则性
与图像，音频或文本数据不同，图是一种不规则的数据结构。因此，对于神经网络难以定义对应的卷积或者池化操作。造成了几何上的深度学习问题。
图的不同结构和处理任务
图可能有多重结构，例如同构的或者异质的，加权的和不加权的，有符号的或者没符号的。对于图的处理包括对于节点的，节点分类和链路预测，对于图的，图分类和生成图。对于图不同的结构或者任务需要定义不同的模型来处理特定的问题。
可扩展性和并行化
大数据时代下网络规模非常大，因此需要设计一种可扩展的并且只有线性复杂度的模型。此外，图的节点和边需要建立在同一个模型上，并行化也是一个需要考虑的问题。
跨学科问题
不同领域的数据需要不同领域的知识来处理，因此模型需要考虑到各个领域的知识。
将已有的方法分为三类：
半监督的方法
无监督的方法
最近提出的方法
不同类方法的区别深度模型的解决的问题
对于节点
节点分类链路预测节点推荐对于图
图分类图属性预测生成图介观结构
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