随着人工智能技术的快速发展，图数据在多个领域中变得越来越重要。特 别是在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、化学分子结构、以及交通网络 等应用中，图数据是核心组成部分。然而，传统的深度学习方法（如卷积神经 网络）通常只能处理网格状数据（如图像和序列），而无法直接应用于复杂的 图结构数据。为了弥补这一空白，图卷积神经网络（GCN）应运而生。 GCN 能够有效处理图数据，能够捕捉节点之间的关系和图的结构信息。通 过图卷积，节点可以与邻居节点进行信息交互，从而实现更为精准的节点分类、 图分类和图嵌入等任务。在 AI4S（Artificial Intelligence for Science） 背景下，GCN 具有极高的应用潜力，可以应用于多领域的图数据分析，尤其是 在科研数据、社会网络、医疗健康、交通流量等领域，推动智能科学的发展。