【日积月累】 图神经网络（GNNs）利用邻接矩阵和二阶传播在处理图结构数据中展现了强大的能力。邻接矩阵作为图中节点连接关系的表示，在二阶传播中起到关键作用。通过邻接矩阵的幂次操作，GNN可以实现多阶特征聚合，捕获节点间更复杂的关系。尽管二阶传播能够提高模型的表达能力，但也面临节点特征过平滑的问题。通过优化邻接矩阵的使用和引入正则化技术，研究人员在大规模图数据中提升了GNN的性能。

【日积月累】 图神经网络（GNNs）在处理图结构数据时表现出色，邻接矩阵作为基本表示形式，在多阶传播中至关重要。通过邻接矩阵的幂次操作，多阶传播可以捕获更远距离的节点信息，提高模型表达能力。然而，单层GNN架构在多阶传播中可能导致特征过平滑，因此研究人员提出改进方案来增强模型性能。邻接矩阵在社交网络分析及物流网络优化等实际应用中也发挥着重要作用，能够识别潜在社交群体及优化运输路径。

【日积月累】 图论是数学和计算机科学中的一个重要分支，研究图的结构、性质及其应用。图论的应用非常广泛，包括社交网络分析、路径规划、任务调度等。本文将总结图论的基本知识，涵盖图的基本概念、表示方法、遍历算法、最短路径问题、最小生成树、拓扑排序、强连通分量、网络流等内容，并结合实际应用实例进行讲解