本文探讨了节点特征对图神经网络（GNN）性能的影响，提出了一种新的特征初始化方法，使GNN能够应用于无特征图。研究表明，线性GNN模型和特征选择模型在多个基准数据集上表现优于传统模型。此外，结合语言模型的无标签节点分类方法LLM-GNN和GPT-GNN框架显著提升了GNN的训练效果。