图神经网络（GNN）是ONE社区收录的AI SKILL插件，图结构数据学习框架，支持GCN、GAT等图神经网络模型。截至2026年，ONE社区已收录77+款AI SKILL插件，提供一键安装与部署支持。
功能介绍
功能简介
图神经网络（GNN）框架专注于图结构数据的深度学习，在节点分类、链接预测、图分类等任务上表现出色。
核心功能
- 主流架构：GCN、GAT、GraphSAGE、GIN等经典图神经网络模型
- 异构图支持：处理包含多种节点和边类型的异构图数据
- 大图采样：Mini-batch训练支持百万节点规模的大图学习
- 时序图处理：支持动态图和时序图的演化学习
- 图解释：GNNExplainer等工具解释图神经网络的预测依据
适用场景
- 社交网络用户分类和社区发现
- 分子属性预测和药物发现
- 交通网络流量预测
- 欺诈检测中的团伙识别
技术选型
PyTorch生态推荐PyTorch Geometric（PyG）；TensorFlow生态推荐DGL（Deep Graph Library）。图数据库集成推荐Neo4j+PyG。大规模图处理推荐GraphLearn（阿里开源）。训练时注意过平滑问题，通常3-5层GNN效果最佳。
安装方式
npx clawhub@latest install graph-neural-network安装完成后，在 OpenClaw 中搜索「图神经网络（GNN）」即可启用。