GAT一、图注意力机制注意力机制的核心：对给定信息进行权重分配。权重高的信息系统对其进行重点加工
注意力机制三要素：
Query：当前中心节点的特征向量
Source：所有邻居的特征向量
Attention Value：中心节点经过聚合操作后的新的特征向量
本质：在GNN的基础上引入权重矩阵,对邻接矩阵重构（加权）
GAT两种计算方式：
全局图注意力：节点与图上所有节点做attention计算（丢失了图的结构特征，运算成本巨大）
掩码图注意力：节点只与邻居节点做attention计算（利用了图的结构特征，减少了运算量）
$$ h_{i}^{`} = \sigma（\sum_{j\in N(i) } \alpha_{ij}W*h_j） $$
以下图为例展示：
邻接矩阵计算图Attention，邻接点增加权重参数并归一化，以A点为例进行邻接矩阵处理：
特征矩阵变换过程：
以A点为例，其与B、C相连，过程如下：
...
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