介绍社交网络分析技术的重要性和应用前景，以及当前社交网络分析中存在的问题和挑战
明确本文的研究目标，即基于图神经网络技术，提出高效精准的社交网络分析方法
阐述本研究对社交网络分析技术的推动作用，以及对社会、经济和信息安全等方面的积极影响
概述本文的主要研究内容，包括图神经网络原理、社交网络数据特点、基于图神经网络的社交网络分析方法等
介绍图神经网络的基本结构和原理，包括图卷积网络（GCN）等常用模型
阐述图神经网络在社交网络分析中的优势和特点，以及已有的相关研究成果
分析社交网络数据的特点，包括复杂性、高维度、动态性等，以及对社交网络分析方法的挑战
提出基于图神经网络的社交网络信息传播模型构建方法
利用图神经网络技术对社交网络中信息传播效果进行预测和分析
通过实际数据对基于图神经网络的信息传播分析方法进行实证分析和效果验证
分析社交网络中的社群结构特征，探讨社群发现的重要意义
提出基于图神经网络的社群发现算法，以应对传统算法在大规模社交网络中的局限性
通过真实社交网络数据进行案例分析，验证基于图神经网络的社群发现方法的有效性
总结论文的主要研究结论和发现
展望基于图神经网络的社交网络分析技术在未来的发展方向和应用前景