edGNN：一种简单而强大的有向标记图神经网络

图神经网络（GNN）能够充分利用图的拓扑结构和图标签，这对于构建具有区分性的节点和图嵌入至关重要。在前人研究的基础上，我们从理论上证明了我们的模型——edGNN（用于有向标记图）——与用于图同构的Weisfeiler-Lehman算法具有同等的表达能力。实验结果支持了我们的理论发现，证实了图神经网络可以有效地应用于同时包含节点标签和边标签的有向图上的推理问题。代码已发布在 https://github.com/guillaumejaume/edGNN。