图神经网络驱动的节点分类：从理论到实践

1. 引言

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为处理图结构数据的强大工具，近年来在学术界和工业界都取得了显著进展。其独特的消息传递机制能够有效捕捉图数据中的复杂关系，为节点分类、链接预测、图分类等任务提供了新的解决方案。本文将聚焦于节点分类任务，深入探讨图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）在这一领域的应用，并通过实践案例展示其强大能力。

2. 理论基础

2.1 图卷积网络：图数据的高效学习器

图卷积网络（GCN）是图神经网络家族中的重要成员，它通过将卷积操作推广到图域，实现了对图结构数据的高效学习。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的信息来更新中心节点的表示，从而捕获图的局部结构特征。这一过程可以形式化表示为：

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