图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）作为深度学习在图结构数据上的重要延伸，近年来在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域展现出卓越的性能。本文旨在全面介绍GCN的理论基础、核心算法及其在节点分类任务中的实战应用。首先，我们将回顾图的基本概念及卷积神经网络在图数据上的扩展方法，深入解析GCN的数学模型和优化策略。随后，通过Python语言，结合PyTorch框架，详细展示GCN的实现过程，包括数据预处理、模型构建、训练优化及结果评估。为了加深理解，文中提供了大量的
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