图注意力

Graph Attention是一种基于注意力机制的图神经网络方法，旨在通过学习节点之间的权重分配来捕捉图结构中的复杂关系。其核心目标是提高图数据的表示学习能力，从而在节点分类、链接预测和图分类等任务中实现更精准的性能。Graph Attention通过动态调整注意力系数，能够有效处理大规模图数据，并在保持计算效率的同时提升模型的可解释性和鲁棒性。这种方法在社交网络分析、生物信息学和推荐系统等领域展现出显著的应用价值。