任务：基于图神经网络的（学生）社交关系分析，识别学生间的社交网络结构和社交影 响力。请训练一个图神经网络模型，能够对学生社交关系数据进行建模和分析，给出并使用学生社交关系数据集，进行数据清洗和预处理。在代码中给出具体数据集调用。最后给出代码的运行结果示例即学生社交数据分析结果

要基于图神经网络进行学生社交关系分析，首先需要准备数据、构建图模型、训练模型以及分析结果。这里我们将以PyTorch Geometric库为例，展示一个简单的流程：

**1. 数据准备和预处理**

# 导入所需库
import torch
from torch_geometric.data import Data, DataLoader
from torch_geometric.transforms import RemoveSelfLoops

# 假设我们有一个名为`student_graph.csv`的数据文件，其中包含学生的ID、朋友列表等信息
data_path = "student_graph.csv"

# 加载数据并进行预处理
def load_data(data_path):
    # 使用pandas读取CSV
    data = pd.read_csv(data_path)
    
    # 创建图数据结构
    edge_index = torch.tensor([data['source'].values, data['target'].values], dtype=torch.long)
    x = torch.tensor(data['node_features'].values, dtype=torch.float)  # 学生特征向量

    # 删除自环
    transform = RemoveSelfLoops()
    data = Data(x=x, edge_index=edge_index)
    data = transform(data)

    return data

# 调用函数加载数据
graph_data = load_data(data_path)

**2. 构建图神经网络模型**

from torch_geometric.nn import GCNConv

class SocialNetworkModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, hidden_channels, num_classes):
        super(SocialNetworkModel, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(in_channels, hidden_channels)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_channels, num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

model = SocialNetworkModel(graph_data.num_node_features, 16, len(set(graph_data.y)))  # 根据节点特征和类别数量设置参数

**3. 训练模型**

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.9)

for epoch in range(100):  # 设置训练轮数
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(graph_data.to(device))
    loss = F.nll_loss(out[graph_data.train_mask], graph_data.y[graph_data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()

    scheduler.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}: Loss: {loss.item():.4f}")

**4. 分析结果**

model.eval()
with torch.no_grad():
    pred_y = model(graph_data.to(device)).argmax(dim=1)
    accuracy = (pred_y == graph_data.y).sum().item() / len(graph_data.y)
    print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

这个过程会输出每个学生社交影响的预测标签，以及最终的准确性。注意，这只是一个基本框架，实际应用可能需要调整超参数、添加更多层、使用更复杂的GNN变体等。