GNet（Graph Neural Network，图神经网络）是一种专注于处理图结构数据的深度学习模型。它通过在节点之间传递信息，实现对图中节点及其关系的有效编码。GNet在社交网络分析、推荐系统、分子属性预测、交通预测等领域表现出色，能捕捉复杂的关系和结构特征。其核心思想是利用邻居节点的信息，逐层更新节点表示，从而实现节点分类、边预测和图整体理解。GNet具有良好的泛化能力和扩展性，适应多种图结构和应用场景，为解决许多实际问题提供了强大的工具。随着图数据应用的不断增长，GNet正成为图分析和深度学习研究中的热点。