新手分
78/100
适合想用 PaddlePaddle 入门图神经网络的个人开发者，尤其是已有深度学习基础、愿意处理论文引用图和节点特征的人。参赛者需要能用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端模型，并按要求提交预测结果和原始代码。
以下内容来自比赛官方页面。
Academic graph dataset with edges, features, and train/test labels
AI Studio baseline system project
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
能够读懂官方赛题与参赛规则
图神经网络（GNN）
PGL 图学习框架
图结构数据处理
NumPy 数据读取
CSV 提交文件生成
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
主要难点是把节点特征、已标注节点和论文引用关系整合为有效的节点分类模型，而不是只对单条样本做独立分类。还必须严格生成符合要求的 submission.csv：标签必须为整数类别 ID，列顺序、表头和测试集行数均不能出错。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。