本研究提出GNNMoE模型，结合细粒度消息传递与专家混合机制，旨在提升图神经网络在异质数据和长程依赖性下的节点分类能力。实验结果表明，该模型在多种图数据上表现优异，增强了鲁棒性与计算效率。