我们提出了一个新的图神经网络框架MaGNet，能够顺序地集成不同顺序的信息，从高阶邻居中提取知识，并通过识别紧凑图结构提供有意义、可解释的结果。数值研究和实际案例研究证明了MaGNet的卓越性能。