摘要和引言啊，当然是引言先来啦！

好的，请看引言部分：

在当今这个信息爆炸、技术飞速发展的时代，我们无时无刻不沉浸在由数字、图像、声音和文字构成的海量数据之中。从社交媒体上的海量帖子到科学研究中的复杂模型，从商业决策支持系统到个人日常生活中的智能推荐，数据已成为驱动社会进步、经济增长和知识创新的核心要素。然而，面对如此庞大且复杂的数据集合，如何有效地从中提取有价值的信息、发现隐藏的模式和规律、并最终做出明智的判断与决策，成为了摆在我们面前的一个巨大挑战。传统的数据处理方法在处理高维度、大规模、非线性数据时显得力不从心，难以满足日益增长的需求。因此，引入能够深度挖掘数据内在结构和关联性的先进技术变得至关重要。其中，以图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）为代表的新型深度学习模型，凭借其能够直接对图结构数据进行建模和学习的独特优势，为解决这一挑战提供了强有力的武器。GNNs通过学习节点之间的关系，能够自动捕捉数据中的复杂依赖关系，并在推荐系统、知识图谱、社交网络分析、生物信息学等多个领域展现出巨大的潜力。本文旨在深入探讨图神经网络的基本原理、关键技术及其在解决实际数据挖掘问题中的应用，以期为读者提供一个全面而系统的理解。