图神经网络如何构建超图——实践与源代码

引言：
图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）是一种用于处理图数据的机器学习模型。传统的GNN主要处理以节点和边为基本单元的图结构，然而，有些问题中存在更复杂的关系形式，这时候就需要使用超图（Hypergraph）来表达更高阶的关系。本文将介绍如何构建超图的图神经网络，并提供相应的Python源代码。

1. 超图简介
   超图是图论中的一个概念，它是由节点和超边（Hyperedge）构成的图结构。超边可以连接多个节点，因此，超图可以表示更复杂的关系形式，如一对多、多对多等。

2. 建立超图数据结构
   首先我们需要定义一个超图的数据结构，可以使用以下Python类来表示：

class Hypergraph:
    def __init__(self, nodes, hyperedges)