يُظهر نواة الرسم البياني Weisfeiler–Lehman أداءً تنافسيًا في العديد من مهام تصنيف الرسوم البيانية. ومع ذلك، فإن الميزات الفرعية للشجرة التي تُستخدم فيها لا تُCapabilities في التقاط المكونات المتصلة والدورات، وهي خصائص توافقيّة معروفة بتمييزها للرسوم البيانية. لاستخراج هذه الميزات، نستفيد من معلومات التسمية المُنقَلة للعقد، ونحوّل الرسوم البيانية غير الموزونة إلى رسوم بيانية مترية. وهذا يمكّننا من تعزيز ميزات الشجرة الفرعية بمعلومات توافقيّة مستخلصة باستخدام التماثل المستمر (persistent homology)، وهي مفهوم من تحليل البيانات التوافقيّة. ويُقدّم منهجنا، الذي نُصِّفه كتمديد لمواصفات الشجرة الفرعية لـ Weisfeiler–Lehman، دقة تصنيف مُرضية، وتكمن تحسينات أداؤه التنبؤيّ في المقام الأول في إدراج معلومات حول الدورات.