グラフニューラルネットワーク（GNN）がグラフのトポロジーとラベルを活用する能力は、差別的なノード埋め込みとグラフ埋め込みを構築する上で基本的です。先行研究に基づき、我々は理論的に示しました。有向ラベル付きグラフ向けのモデルであるedGNNが、グラフ同型問題に対するWeisfeiler-Lehmanアルゴリズムと同じくらい強力であることを。実験結果は我々の理論的知見を支持しており、ノードラベルとエッジラベルを持つ有向グラフでの推論問題にGNNが効果的に利用できることを確認しています。コードはhttps://github.com/guillaumejaume/edGNN で公開されています。