本文提出了一种新的图神经网络架构，通过局部邻域中节点特征的分布分析替代传统的信息传递方式，并通过直方图交集核函数将特征的相似性信息传播到其他节点，创造了一种类似于信息传递的机制。实验评估了网络在不同超参数选择下的性能，并在标准图分类和回归基准测试中对模型进行了测试，结果表明其性能优于常用的图核函数和图神经网络方法。