在当今的数据科学领域，图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN)扮演着不可或缺的角色。它不仅能够处理传统的图像数据，还能有效地分析和预测非结构化的图数据，如社交网络、分子结构等。🔍
🌟GCN的核心在于其独特的图卷积操作。这一过程通过聚合节点的邻居信息来更新每个节点的状态，从而实现对整个图结构的学习和理解。换句话说，它就像一个智能的“社交观察者”，能深入理解每个个体与其周围环境的关系。👥
🚀GCN的应用范围极其广泛，从推荐系统到药物发现，再到计算机视觉中的物体检测，都有着它的身影。尤其是在处理复杂关系网时，GCN展现出其无可比拟的优势。🌐
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