在许多领域中,图在编码现实对象的关系信息中是普遍存在的。图生成的目的是从类似于观察图的分布中生成新的图,由于深度学习模型的最新进展,它得到了越来越多的关注。在本文中,我们对现有的图生成的文献进行了全面的回顾,从各种新兴的方法到它广泛的应用领域。具体来说,我们首先阐述了深度图生成问题,并讨论了它与几个相关的图学习任务的区别。其次,我们根据模型体系结构将现有的方法分为三类,并总结了它们的生成策略。第三,介绍了深度图生成的三个关键应用领域。最后,我们强调了深度图生成未来研究的挑战和机遇。

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