介绍一下图神经网络GCN

GCN（Graph Convolutional Network）是一种基于图结构的神经网络模型，主要用于处理图数据，如社交网络、推荐系统、化学分子结构等。与传统的神经网络不同，GCN 能够在图结构上进行卷积操作，从而提取节点的特征表示。

GCN 的核心思想是利用邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示。具体地，GCN 将每个节点的特征与其邻居节点的特征进行加权求和，并将结果作为当前节点的新特征表示。这个过程可以用矩阵乘法的形式表示，从而使得整个网络可以通过反向传播进行训练。

GCN 在推荐系统、社交网络分析等领域有着广泛的应用。它可以有效地处理高维稀疏的图数据，提取节点之间的关系特征，从而提高分类、聚类、预测等任务的准确性。