use graph neural networks to transform these coarse-grained features into fine-grained embedding
为什么图神经网络可以将粗粒度特征转为细粒度特征？
粗粒度特征和细粒度特征怎么理解？
我先解释下什么是粗粒度特征什么是细粒度特征，简言之，粗粒度特征就是划分几个大类别，细粒度特征就是将大类别的信息细化分，举个例子：面前一群人，分出男人和女人这两个大类别，细粒度划分就是在分出性别的前提下将他们分出什么职业属性，什么特长，喜好之类。
随后讲讲图神经网络是如何做到粗粒度转化为细粒度，就是粗粒度信息进入forward然后收敛，节点隐藏状态中接近不动的解，迭代这个过程，就实现了你所说的问题答案了