Bài báo này trình bày một đánh giá chuẩn toàn diện và khách quan về hiệu suất, mức tiêu thụ bộ nhớ và hiệu quả của mạng nơ-ron đồ thị dựa trên phổ (GNN phổ). Phương pháp này giải quyết những thách thức trong việc lựa chọn các mô hình phổ phù hợp cho dữ liệu đồ thị cụ thể và triển khai chúng trên các đồ thị quy mô web lớn, phát sinh do sự đa dạng trong thiết kế mô hình và cài đặt học tập của các nghiên cứu trước đây. Trong bài báo này, chúng tôi phân tích và phân loại 35 GNN và 27 bộ lọc dưới dạng bộ lọc đồ thị phổ và triển khai chúng trong một khuôn khổ thống nhất, lấy phổ làm trung tâm, cho phép triển khai GNN phổ trên đồ thị quy mô hàng triệu và các tác vụ đa dạng. Thông qua các đánh giá trên nhiều quy mô đồ thị khác nhau, chúng tôi cung cấp những quan sát mới và hướng dẫn thực tế về hiệu quả và hiệu suất của chúng. Chúng tôi cũng làm sáng tỏ sự phức tạp của hiệu quả và hiệu suất của bộ lọc đồ thị phổ, đồng thời đề xuất các cải tiến hiệu suất tiềm năng thông qua thao tác phổ được điều chỉnh riêng.
