本文提出了图随机神经网络框架GRAND，通过随机传播策略增强图数据，优化未标记节点的预测一致性。实验结果表明，该方法在半监督节点分类中优于现有的图神经网络，缓解了过度平滑和非鲁棒性问题，展现了更好的泛化能力。