GCN能够捕捉图中节点之间的关系和局部结构，进而进行节点分类、图分类等任务。
通过图卷积层的操作，GCN能够对节点进行有效的特征提取和信息传递，从而实现了对图结构数据的有效学习和建模。
GCN的优势在于它利用了局部邻居节点的信息来进行节点的更新，通过通过聚合邻居节点的特征来获得节点的新表示。
这种基于邻居节点关系的信息传递机制能够在很大程度上增强模型的表达能力，使得GCN能够更好地应对图结构数据的各种挑战。
此外，GCN还具有可扩展性和灵活性，能够适应不同的任务和图结构。
通过增加或修改图卷积层，可以将GCN应用到不同领域和问题中，如社交网络分析、推荐系统等。
这种灵活性使得GCN能够不断适应新的应用场景和数据特点，使其在学术界和工业界都有广泛的应用。
综上所述，GCN之所以能够持续使用这么多年，是因为它在处理图结构数据方面的有效性、适用性和可扩展性。
通过利用局部邻居节点的信息传递和特征聚合机制，GCN能够有效地对图结构数据进行学习和建模，使其在各种任务和应用场景中取得了良好的效果。
同时，GCN的灵活性和适应性也使得它能够应对不同领域和问题的挑战，保持了其持久的使用价值。