如何找到你友好的邻居：超级GAT

在现代社会中，我们日常生活中与邻居的互动越来越少。然而，有一个友善和融洽的邻里关系对我们的幸福和社交环境非常重要。为了帮助大家找到友好的邻居，我将向大家介绍一种名为"超级GAT"的方法。超级GAT是一个基于图神经网络的算法，可以通过分析邻居之间的关系来推荐潜在的友好邻居。

首先，让我们来了解一下图神经网络（Graph Attention Network，简称GAT）。GAT是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。它能够学习到每个节点与其邻居节点之间的关系，从而进行图结构数据的分析和预测。这种网络结构使得超级GAT成为了识别友好邻居的理想工具。

接下来，让我们看一下如何使用超级GAT来找到友好的邻居。我们将借助一个虚拟的社区作为例子进行说明。

首先，我们需要创建一个虚拟社区的图结构。假设社区中的每个人都是图中的一个节点，他们之间的关系可以用边来表示。我们可以使用Python中的网络分析库networkx来构建图结构：

import networkx as nx

# 创建一个空的无向图
G = nx.Graph()