設計圖神經網絡模型以更好地利用圖結構中的階層關係和高階依賴關係，可以採用多層次的圖卷積結構。首先，應該在模型中引入多層的圖卷積層，這樣可以逐步提取圖中不同層次的特徵。每一層的圖卷積都能夠捕捉到不同範圍的鄰域信息，從而有效地建模節點之間的高階依賴關係。
其次，可以考慮使用注意力機制來加強模型對重要邊的關注。通過計算節點之間的注意力權重，模型可以自動學習哪些邊在預測中更為重要，這樣可以更好地捕捉到圖中的階層結構和複雜的依賴關係。此外，集成學習方法也可以被應用，通過結合多個不同的GNN模型來提高預測的準確性，這樣可以充分利用圖結構中的多樣性和豐富性。