グラフカーネルは過去10年間で多くの注目を集め、構造化データの学習における急速に発展している分野となっています。過去20年間に、この分野での活発な研究活動により、数十種類のグラフカーネルが開発され、それぞれがグラフの特定の構造的特性に焦点を当てています。グラフカーネルは、ソーシャルネットワークからバイオインフォマティクスまで、幅広い領域で成功を収めています。本調査の目的は、グラフカーネルに関する文献を統一的な視点で概観することです。特に、多様なグラフカーネルについて包括的なレビューを行います。さらに、公開されているデータセットを使用して、いくつかのこれらのカーネルの実験評価を行い、比較研究を提供します。最後に、グラフカーネルの主要な応用例について議論し、今後解決すべき課題についても言及します。