# Graph Attention Networks **第一个问题**：请对论文的内容进行摘要总结，包含研究背景与问题、研究目的、方法、主要结果和结论，字数要求在150-300字之间，使用论文中的术语和概念。 本文提出Graph Attention Networks（GATs），针对谱域图卷积方法的计算昂贵、依赖拉普拉斯特征基、难以泛化到不同图结构等问题，以及空间方法在可变邻域与权重共享上的挑战。研究目的在于通过masked self-attentional层，使节点对其邻域特征进行自注意，从而隐式分配不同邻居的重要性，且无需昂贵矩阵运算或预先知道全局图结构，实现对transductive与inductive任务的统一处理。方法包括多头注意力、邻域softmax归一化系数、共享线性变换与注意力机制，支持并行化，复杂度与GCN相当。主要结果：在Cora、Citeseer、Pubmed三大引文网络（transductive）与PPI蛋白互作数据（inductive）上，GAT达到或匹配state-of-the-art，在PPI上显著优于GraphSAGE，并优于同架构的常数注意版本。结论：GAT高效、可解释、可扩展到未见图，解决谱方法局限，展示了注意力在图结构数据上的潜力。 **第二个问题**：请提取论文的摘要原文，摘要一般在Abstract之后，Introduction之前。 We present graph attention networks (GATs), novel neural network architectures that operate on graph-structured data, leveraging masked self-attentional layers to address the shortcomings of prior methods based on graph convolutions or their approximations. By stacking layers in which nodes are able to attend over their neighborhoods’ features, we enable (implicitly) specifying different weights to different nodes in a neighborhood, without requiring any kind of costly matrix operation (such as inversion) or depending on knowing the graph structure upfront. In this way, we address several key challenges of spectral-based graph neural networks simultaneously, and make our model readily applicable to inductive as well as transductive problems. Our GAT models have achieved or matched state-of-the-art results across four established transductive and inductive graph benchmarks: the Cora, Citeseer and Pubmed citation network datasets, as well as a protein-protein interaction dataset (wherein test graphs remain unseen during training). **第三个问题**：请列出论文的全部作者，按照此格式：`作者1, 作者2, 作者3`。 Petar Veličković, Guillem Cucurull, Arantxa Casanova, Adriana Romero, Pietro Liò, Yoshua Bengio **第四个问题**：请直接告诉我这篇论文发表在哪个会议或期刊，请不要推理或提供额外信息。 ICLR 2018 **第五个问题**：请详细描述这篇论文主要解决的核心问题，并用简洁的语言概述。 核心问题：如何在图结构数据上高效、可泛化地进行节点表示学习与分类，同时克服谱方法对拉普拉斯特征基与固定图结构的依赖、昂贵的矩阵运算，以及空间方法在处理可变大小邻域与统一权重共享的困难。简述：GAT通过masked self-attention让每个节点对其邻域特征分配不同权重，避免昂贵谱分解，支持并行化与inductive设置，从而提升性能与可扩展性。 **第六个问题**：请告诉我这篇论文提出了哪些方法，请用最简洁的方式概括每个方法的核心思路。 1) 图注意力层（GAT layer）：共享线性变换W后，对邻域执行自注意力a(Wh_i, Wh_j)，用softmax归一化得到α_ij，加权聚合邻居特征并非线性输出。 2) 多头注意力：并行K个独立注意头，隐藏层拼接以增强稳定性与表达力，输出层平均以做分类。 3) 掩蔽注意（masked attention）：仅在一阶邻域内计算注意系数，注入图结构同时保持操作可并行。 4) 常数注意对照（Const-GAT）：使用a(x,y)=1的恒定权重以对比注意机制带来的增益。 5) 稀疏实现与并行化策略：采用稀疏矩阵操作降低存储与时间成本（实现层面说明）。 **第七个问题**：请告诉我这篇论文所使用的数据集，包括数据集的名称和来源。 - Cora（citation network，节点为文档，边为引用；来源：Sen et al., 2008，并按Yang et al., 2016的transductive设置） - Citeseer（citation network；来源：Sen et al., 2008；设置同上） - Pubmed（citation network；来源：Sen et al., 2008；设置同上） - PPI（Protein-Protein Interaction，多个组织的图；来源：Zitnik & Leskovec, 2017；使用Hamilton et al., 2017提供的预处理数据） **第八个问题**：请列举这篇论文评估方法的所有指标，并简要说明这些指标的作用。 - 分类准确率（accuracy）：用于Cora、Citeseer、Pubmed的节点分类性能度量，反映预测正确的比例。 - 微平均F1分数（micro-averaged F1）：用于PPI多标签节点分类，综合精确率与召回率并在样本层面微平均，衡量整体多标签预测质量。 - 额外报告标准差：展示多次运行的稳定性与方差。 **第九个问题**：请总结这篇论文实验的表现，包含具体的数值表现和实验结论。 - Transductive（100次运行均值±标准差）：Cora：GAT 83.0±0.7%，优于GCN 81.5%与MoNet 81.7%；Citeseer：GAT 72.5±0.7%，优于GCN 70.3%；Pubmed：GAT 79.0±0.3%，匹配GCN 79.0%与优于多数基线。 - Inductive（10次运行）：PPI：GAT 0.973±0.002 micro-F1，显著优于GraphSAGE最优0.768与Const-GAT 0.934±0.006。 结论：GAT在三个引文网络上达到或超越SOTA，在PPI上大幅领先，证明了对整个邻域进行注意加权以及自注意机制带来的显著增益与泛化能力。 **第十个问题**：请清晰地描述论文所作的工作，分别列举出动机和贡献点以及主要创新之处。 - 动机：解决谱方法对图拉普拉斯特征基的依赖与计算代价，空间方法在可变邻域与权重共享的局限；构建能在未见图上进行inductive推理的高效模型。 - 贡献点： 1. 提出图注意力层（GAT），在邻域内进行masked self-attention，隐式分配不同邻居权重； 2. 设计多头注意力用于稳定训练与提升表达力，输出层平均以适配分类； 3. 提供与GCN同量级的时间复杂度与并行化实现，适用于transductive与inductive任务； 4. 在Cora、Citeseer、Pubmed与PPI上达到或刷新SOTA，显著优于GraphSAGE与常数注意对照。 - 主要创新： - 将自注意力机制引入图邻域聚合，使用节点特征计算相似度并softmax归一化的掩蔽注意； - 多头图注意结构的层级堆叠与输出层平均策略； - 不依赖全局图结构即可进行学习与推理，支持完全未见测试图的inductive设置。