하위 집단 변화에 강건하고 그래프 구조를 효과적으로 활용하여 새로운 카테고리에 속하는 노드를 탐지하는 방법을 제안한다.
그래프 상의 다중 과제 학습에서 과제 간 관계를 모델링하여 성능을 향상시킬 수 있다. 과제 간 유사도를 고차원적으로 측정하고 이를 바탕으로 과제를 그룹화하는 방식으로 부정적 전이를 완화할 수 있다.
