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根据超图学习算法的设计特点，分为谱分析方法和神经网络方法。根据超图处理方法的不同，又可以进一步分为扩展方法和非扩展方法。然而，现有的超图相关综述文章很少对超图学习方法适合哪些类型的超图做出相关结论。

因此，从超图上的谱分析方法和神经网络方法两个方面出发，讨论展开法和非展开法，并根据其算法特点和应用场景进一步细分；然后对各种类型的方法进行了分析和比较。算法的设计思想结合实验结果，总结各种算法的优缺点；最后对超图学习未来可能的研究方向进行了展望。随着图结构化数据挖掘的兴起，超图作为一种特殊的图结构化数据，在社交网络分析、图像处理、生物反应分析等领域受到广泛关注。