图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)是用于处理图数据的深度学习模型，已经在各种领域取得了显著的成就。然而，它们也存在一些问题和挑战，其中包括：

1. 悬浮动问题(Suspended Animation Problem)：当GNN进行消息传递时，一些节点可能处于一种“悬浮”状态，即它们的表示在许多轮消息传递后没有显著的变化。这可能会导致模型的性能受到限制，因为这些节点的信息无法被有效地更新。这个问题的根本原因是在图上的某些区域信息传递不够充分或者没有足够的信息传递来更新节点的表示。

2. 过度平滑问题(Over-smoothing Problem)：GNN中多次迭代消息传递后，节点的表示变得过于平滑，导致节点之间的差异减小。这可能导致节点在表示上失去了原始图中的区分性，不再能够有效地捕捉图的局部特征。过度平滑问题通常在使用具有多层消息传递的深度GNN时更加显著。

解决这些问题的方法包括：

• 设计更加复杂的GNN模型，如GraphSAGE、GAT、Graph ConvLSTM等，以提高信息传递的能力和表示的区分性。
• 使用自适应的消息传递策略，例如注意力机制，以更好地捕捉节点之间的关系。
• 调整GNN的超参数，如消息传递轮数，以避免过度平滑问题。
• 结合图结构和节点特征的其他信息，如节点属性、边属性等，以改善GNN的性能。

这些问题是研究GNN领域的活跃研究方向，许多工作都致力于解决这些问题，以进一步提高GNN在各种应用中的性能。