列举四个图卷积神经网络解决的问题

以下是四个图卷积神经网络解决的问题：

1. 图像分类：图卷积神经网络可以用于图像分类任务，其中每个像素被视为图中的一个节点，每个像素的颜色和位置信息被视为节点的特征。

2. 社交网络分析：图卷积神经网络可以用于社交网络分析，其中每个用户被视为图中的一个节点，每个用户的属性和社交关系被视为节点的特征。

3. 蛋白质结构预测：图卷积神经网络可以用于蛋白质结构预测，其中每个氨基酸被视为图中的一个节点，每个氨基酸的物理、化学特性被视为节点的特征。

4. 交通预测：图卷积神经网络可以用于交通预测，其中每个路口或道路被视为图中的一个节点，每个路口或道路的交通流量和道路特征被视为节点的特征。