本文系统介绍了图神经网络(GNN)的基本概念、核心技术原理和应用场景。首先以社交网络分析为例，说明GNN相比传统机器学习方法在处理图结构数据上的优势。接着详细阐述了GNN的核心技术，包括消息传递机制、主要类型(如GCN、GAT等)和图池化技术。文章还通过Python代码示例展示了GNN的具体实现，并分析了其优缺点。最后探讨了GNN面临的挑战及解决方案，展望了其与大型语言模型结合等发展趋势。GNN作