Graph-Kerne haben in den letzten zehn Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten und sich zu einem rasch entwickelenden Zweig des Lernens auf strukturierten Daten etabliert. In den vergangenen 20 Jahren führte die erhebliche Forschungstätigkeit in diesem Bereich zur Entwicklung von Dutzenden von Graph-Kernen, wobei jeder sich auf spezifische strukturelle Eigenschaften von Graphen konzentriert. Graph-Kerne haben sich in einer Vielzahl von Bereichen als erfolgreich erwiesen, von sozialen Netzwerken bis hin zur Bioinformatik. Das Ziel dieser Übersicht ist es, eine einheitliche Sichtweise der Literatur zu Graph-Kernen zu bieten. Insbesondere präsentieren wir einen umfassenden Überblick über eine breite Palette von Graph-Kernen. Darüber hinaus führen wir eine experimentelle Auswertung mehrerer dieser Kerne auf öffentlich zugänglichen Datensätzen durch und stellen ein vergleichendes Studium bereit. Schließlich diskutieren wir Schlüsselanwendungen von Graph-Kernen und skizzieren einige der Herausforderungen, die noch bewältigt werden müssen.