La clasificación tradicional de nodos suele realizarse en un entorno de mundo cerrado, donde todas las etiquetas son conocidas durante el entrenamiento, lo que permite a los métodos de redes neuronales gráficas lograr un alto rendimiento. Sin embargo, en escenarios del mundo real, la constante aparición de nuevas categorías y actualizaciones en las etiquetas existentes puede hacer que algunos nodos ya no encajen en ninguna categoría conocida, lo que hace que los métodos de clasificación de mundo cerrado sean inadecuados. Por lo tanto, la clasificación de mundo abierto se vuelve esencial para los datos de gráficos.