GCN的优势是什么？

GCN（Graph Convolutional Network）是一种用于图数据的深度学习模型，它具有以下几个优势：

1. 考虑了图结构：GCN能够有效地利用图结构信息，对节点之间的关系进行建模。传统的神经网络模型无法直接处理图数据，而GCN通过邻居节点的信息传递和聚合，能够捕捉到节点在图中的上下文关系。

2. 具有局部性：GCN在进行节点特征更新时，主要依赖于节点的邻居信息。这种局部性的特点使得GCN在处理大规模图数据时具有较高的效率和可扩展性。

3. 具有参数共享：GCN模型中的参数是共享的，即每个节点的特征更新所使用的参数是相同的。这种参数共享的设计使得GCN模型具有较少的参数量，减少了过拟合的风险，并且能够更好地泛化到未见过的节点。

4. 能够学习节点嵌入表示：GCN通过多层卷积操作，能够逐步提取节点的高阶邻居信息，并将这些信息融合到节点的特征表示中。这样可以得到更丰富、更具表达力的节点嵌入表示，有助于后续的节点分类、链接预测等任务。