本文探讨了图神经网络（GNN）在稀疏矩阵计算中的应用，介绍了多尺度图神经网络（MGNNI）以克服现有GNN的局限性，并展示了其在节点分类和图分类中的优越性能。同时，研究了图剪枝和自监督训练等方法，以提高GNN的效率和准确性。