在GNN（Graph Neural Network，图神经网络）领域，有多种常见的模型变体和扩展。以下是几个常见的GNN变体：
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图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）：GCN是最早提出的图神经网络模型之一。它通过邻居聚合和图卷积操作来更新节点表示，将节点的特征与邻居节点的特征进行聚合。GCN在图结构的信息传播中具有局部性，能够捕捉节点的邻居信息。
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GraphSAGE：GraphSAGE是一种基于邻居采样的图神经网络模型。它通过在每一层中采样邻居节点，然后聚合邻居的特征来更新节点的表示。GraphSAGE采用了自适应的邻居采样策略，并具有更好的可扩展性。
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图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）：GAT是一种使用注意力机制的图神经网络模型。它通过引入注意力机制，动态地学习节点与邻居节点之间的权重，从而更好地捕捉节点之间的重要关系。GAT在处理图结构中的节点分类和图分类任务上表现出色。
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GraphSAGE的变体（如Mean Aggregator、GCN Aggregator等）：GraphSAGE的原始版本使用了聚合函数进行邻居特征的聚合。而GraphSAGE的变体通过改变聚合函数的方式来扩展模型。例如，Mean Aggregator使用平均值聚合邻居特征，GCN Aggregator采用GCN操作聚合邻居特征。
除了上述模型变体，还有其他一些常见的GNN模型，如Graph Isomorphism Network（GIN）、Graph Neural Networks with Edge-Conditioned Convolutions（ECC）、Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network（DCRNN）等。这些模型都在不同的应用场景和任务中展示了良好的性能。
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需要根据具体任务的特点和数据的结构选择适合的GNN模型和变体。同时，对于不同的模型，建议阅读相关的论文和研究文章，深入理解它们的原理和性能。
