تُعدّ نوى الرسوم البيانية أدوات قوية لسد الفجوة بين التعلم الآلي والبيانات المُشَكَّلة على شكل رسوم بيانية. تعتمد معظم نوى الرسوم البيانية على تحليل الرسوم إلى مجموعة من الأنماط. ثم يستنتج التشابه بين رسومتين من خلال التشابه بين الأنماط المقابلة. تمثل النوى القائمة على الأنماط الخطية توازنًا جيدًا بين الأداء الدقيق وتعقيد الحساب. في هذا العمل، نقدم دراسة شاملة ومقارنة بين نوى الرسوم البيانية القائمة على أنماط خطية مختلفة، ألا وهي المشي (walks) والمسارات (paths). أولاً، نستعرض هذه النوى بشكل مفصل، بما في ذلك الأساس الرياضي لها، وبنية الأنماط، وتعقيد الحساب. ثم نُجري تجارب على مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المعيارية التي تُظهر أنواعًا مختلفة من الرسوم البيانية، بما في ذلك الرسوم البيانية ذات التسميات والرسوم غير المُسَمّاة، والرسوم ذات عدد مختلف من الرؤوس، والرسوم ذات درجات متوسطة مختلفة للرؤوس، والرسوم الدورية وغير الدورية. وأخيرًا، نُقارن ونحلل أداء النوى وتعقيد حسابها في مهام الانحدار والتصنيف، ونُقدّم توصيات لاختيار النوى وفقًا لأنواع مجموعات بيانات الرسوم البيانية. يؤدي هذا العمل إلى مقارنة واضحة لنقاط القوة والضعف في هذه النوى. كما يُتاح للجمهور مكتبة مفتوحة المصدر بلغة بايثون تتضمن تنفيذًا لجميع النوى المطروحة على منصة جيت هاب، مما يُعزز من استخدام نوى الرسوم البيانية في المشكلات المتعلقة بالتعلم الآلي ويسهّلها.