【日積月累】 圖神經網絡（GNNs）利用鄰接矩陣和二階傳播在處理圖結構數據中展現了強大的能力。鄰接矩陣作為圖中節點連接關系的表示，在二階傳播中起到關鍵作用。通過鄰接矩陣的冪次操作，GNN可以實現多階特征聚合，捕獲節點間更復雜的關系。盡管二階傳播能夠提高模型的表達能力，但也面臨節點特征過平滑的問題。通過優化鄰接矩陣的使用和引入正則化技術，研究人員在大規模圖數據中提升了GNN的性能。

【日積月累】 圖神經網絡（GNNs）在處理圖結構數據時表現出色，鄰接矩陣作為基本表示形式，在多階傳播中至關重要。通過鄰接矩陣的冪次操作，多階傳播可以捕獲更遠距離的節點信息，提高模型表達能力。然而，單層GNN架構在多階傳播中可能導致特征過平滑，因此研究人員提出改進方案來增強模型性能。鄰接矩陣在社交網絡分析及物流網絡優化等實際應用中也發揮著重要作用，能夠識別潛在社交群體及優化運輸路徑。

【日積月累】 圖論是數學和計算機科學中的一個重要分支，研究圖的結構、性質及其應用。圖論的應用非常廣泛，包括社交網絡分析、路徑規劃、任務調度等。本文將總結圖論的基本知識，涵蓋圖的基本概念、表示方法、遍歷算法、最短路徑問題、最小生成樹、拓撲排序、強連通分量、網絡流等內容，并結合實際應用實例進行講解