在ReActor模型中利用圖神經網絡（GNN）來分析社交網絡數據的關鍵步驟包括：
數據準備：首先，需要將社交網絡數據轉換為圖結構的表示形式。具體而言，可以將社交網絡中的用戶表示為節點，用戶之間的社交關系表示為邊。這樣就構建了一個圖，其中節點表示用戶，邊表示用戶之間的社交關系。
構建圖神經網絡模型：接下來，需要構建一個適合于社交網絡數據的圖神經網絡模型。常用的圖神經網絡包括GCN（Graph Convolutional Networks）、GAT（Graph Attention Networks）等。這些模型能夠有效地學習圖結構中節點之間的關系，并能夠在社交網絡數據上進行節點分類、鏈接預測等任務。
訓練模型：將構建好的圖神經網絡模型應用于社交網絡數據，并利用已標記的數據進行模型的訓練。通過梯度下降等優化算法來調整模型參數，使得模型能夠更好地擬合社交網絡數據，并達到預期的分析效果。
模型評估：對訓練好的模型進行評估，可以通過準確率、召回率、F1值等指標來評估模型在社交網絡數據上的性能表現。根據評估結果來調整模型的參數，進一步提升模型的性能。
在ReActor模型中利用圖神經網絡來分析社交網絡數據可以幫助我們更好地理解社交網絡中的用戶行為、社交關系等內容，從而為推薦系統、社交網絡分析等應用提供更加精準和有效的支持。
