图卷积神经网络是一种用于处理图形数据的深度学习模型。

链路预测是一种常见的图分析任务，其中的目标是根据已知的图结构和一些节点的属性，预测边是否存在。

如果想使用图卷积神经网络进行链路预测，需要以下几个步骤：

1. 准备图数据。需要将图G转换为能够输入到图卷积神经网络中的格式，这通常包括节点特征矩阵和邻接矩阵。

2. 定义图卷积神经网络模型。这可以使用一个开源库，如PyTorch Geometric或Deep Graph Library，来轻松实现。

3. 训练图卷积神经网络模型。使用节点特征矩阵和邻接矩阵作为输入，并使用已知的边是否存在作为标签训练模型。

4. 使用训练好的模型进行链路预测。使用新的节点特征矩阵和邻接矩阵作为输入，并使用模型预测边是否存在。

以下是使用PyTorch Geometric实现上述步骤的示例代码：

``` import torch from torch_geometric.datasets import TUDataset from torch_geometric.data import DataLoader from torch_geometric.nn import GCNConv

加载图数据

datas