以时间点为节点建模，每个时间点的特征作为节点特征，GCN训练和提取的是怎么样的特征

GCN是指图卷积神经网络，它是一种用于图形数据的深度学习模型。GCN训练和提取的特征是通过在图上进行消息传递来实现的，类似于卷积神经网络中的卷积操作。在该过程中，每个节点的特征将与其相邻节点的特征进行聚合，并通过多层前馈神经网络进行处理，以生成最终的节点嵌入特征。这种方法可以被广泛用于图形分类、聚类、预测等任务中。