그래프 데이터의 특성과 과제 유형에 따라 최적의 메타 구조를 선택하는 것은 그래프 학습에서 매우 중요한 문제입니다. 다양한 그래프 학습 작업을 효과적으로 다루기 위해서는 적절한 메타 구조를 선택하는 것이 필수적입니다. 따라서 추가적인 연구가 이러한 문제에 대해 진행되어야 합니다. 더 나아가서, 그래프 데이터의 특성을 고려하여 다양한 메타 구조를 실험적으로 비교하고 분석하는 연구가 필요할 것으로 보입니다. 이를 통해 그래프 학습 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.