利用GNN的强大学习和理解能力来解析复杂的关系网络，这在网络化的知识产权交易市场中有很大的用空间。通过构建个包含了各种知识产权、企业、机构、人员等节点的大型知识图谱让GNN模型从中学习到各种复杂的关联关系。这些关系包括但不限于知识产权的所有权、使用权、许可关系、价值评估等等通过训练GNN模型来预测未来的知识产权交易行为，如哪些知识产权可能会被购买或出售，哪些企业可能会成为重要的买家或卖家等。

在公益慈善方面，GNN发挥其优势通过建立个包含捐赠者、受助人、慈善项目等节点的慈善网络，使用GNN来挖掘其中的关系模式，以更精准地进行慈善资源的分配和管理。

在传媒领域，GNN用来理解和预测媒体内容的影响和传播效果通过构建个包含媒体内容、读者、社交媒体平台等节点的网络，使用GNN来学习其中的关系模式，以此来优化媒体的内容策略或者提高广告的效果。

至于面点行业，虽然看起来和GNN的技术联系不大，但实际上有可能找到些用通过建立个包含不同面点、原料、消费者等节点的网络，使用GNN来研究其中的关系，更好地了解消费者的喜好优化产品设计。