본 논문은 그래프 데이터 내 복잡한 관계를 학습하고 분석하는 데 중요한 역할을 하는 그래프 학습(Graph Learning)에 대한 연구를 다룬다. 특히, 컴퓨터 비전(CV) 및 자연어 처리(NLP) 분야의 파운데이션 모델과 유사하게, 다양한 도메인에 걸쳐 일반화 능력을 갖춘 크로스 도메인 그래프 학습(CDGL) 연구를 중점적으로 다룬다. 본 논문은 CDGL에 대한 포괄적인 검토와 분석을 제공하며, 구조 지향, 특징 지향, 혼합 지향의 세 가지 범주로 분류되는 새로운 분류 체계를 제안한다. 각 범주별 대표적인 방법들을 요약하고, 현재 연구의 주요 과제와 한계를 논하며, 향후 연구 방향을 제시한다.
