图神经网络简介
图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的机器学习模型，能够提取和学习图中节点和边的特征。其基本思想是通过节点间的邻居信息传播和聚合更新节点表示向量，捕捉节点间关系和全局结构。实现步骤包括图表示、节点表示初始化、邻居信息聚合、节点表示更新、迭代聚合与更新以及输出预测。
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