图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是近年来在深度学习领域迅速发展的新兴方向，主要用于处理图结构数据。GNN在社交网络分析、化学分子结构分析、推荐系统等应用中展现出强大的潜力。本文首先介绍GNN的核心理论与数学公式，并展示如何使用Python的PyTorch Geometric库实现一个基本的GNN。我们将通过两个实例——社交网络中的节点分类与化学分子分析，详细介绍GNN在处理图数据中的应用。文章配有丰富的代码和中文注释，帮助读者从理论到实践全面理解图神经网络。
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