GNN（Graph Neural Network）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，它在图数据分类、节点分类和链接预测等任务中具有广泛的应用。下面是GNN在这些方面的常见应用和方法：
图数据分类：
社交网络分析：GNN可用于对社交网络中的用户进行分类，例如判断用户的兴趣、社区归属等。通过学习节点之间的关系和社交网络的拓扑结构，可以提取节点的表示并进行分类。
生物信息学：GNN可以应用于分子结构的分类，如蛋白质分类、药物筛选等。通过学习分子之间的连接和属性信息，可以预测分子的功能和性质。
节点分类：
推荐系统：GNN可用于个性化推荐任务，如基于用户和物品之间的关系进行推荐。通过学习用户和物品之间的关系网络，可以预测用户对未知物品的喜好程度。
知识图谱：GNN在知识图谱中的节点分类任务中也有应用。通过学习实体和关系之间的图结构，可以将实体进行分类，例如对图谱中的人物、地点、事件等进行分类。
链接预测：
社交网络链接预测：GNN可以用于预测社交网络中未知的连接关系，例如预测用户之间的好友关系或社