“GCN把邻居当‘平均脸’，GAT直接给每个邻居打分，谁重要谁多说话。
”——一句话，把图神经网络的江湖恩怨讲透了。
GCN那套“人人平等”的假设，放在真实图里就是灾难：有的邻居是铁哥们，有的纯属路人甲，凭啥贡献一样？
GAT干脆掀桌子，用注意力机制给每条边贴权重，像微博热搜一样实时刷新“谁最该被看见”。
具体怎么打分？
三步走。
1. 先把节点特征扔进共享的线性层，像给每个人换统一制服，方便比较。
2.用一个小神经网络算“亲密度”，LeakyReLU激活后过softmax，瞬间把数值压成概率，谁高谁低一目了然。
3. 最后按权重把邻居特征打包带走，节点的新身份就这么出炉。
论文里那个4节点小例子，手算一遍会发现：权重最高的边，数值能飙到0.5，最低的只剩0.05，差距十倍，直观得像高考排名。
怕单一视角翻车？
GAT直接抄Transformer作业，搞多头注意力。8个头并行跑，有的头专盯“老铁”，有的头专挖“隐藏大佬”，最后拼接或平均，模型稳得像老司机。
实测里，单头GCN在Cora数据集上准确率81%，GAT多头直接干到83.5%，别小看这2.5%，在推荐系统里就是多赚几个亿的区别。
训练细节其实挺接地气：Adam优化器+0.01学习率，dropout扔0.6，L2正则像给模型戴紧箍咒，防止飘。
最骚的是，GAT的参数量比GCN还少——注意力向量才几十个维度，省内存省到哭。
但GAT的野心不止于此。
o药物发现：把分子图扔进去，注意力权重直接标红“毒性原子”，药企筛药像开透视挂。
o推荐系统：用户-商品图里，GAT动态加权“闺蜜推荐”和“路人点赞”，抖音同款“猜你喜欢”就是这么来的。
oNLP：知识图谱问答时，GAT能揪出“特朗普-推特-白宫”这条关键路径，比人工标关系快十倍。
当然，槽点也有。
超大规模图？
显存直接爆炸。
现在流行用GraphSAINT先采样子图，再跑GAT，百万节点也能训，就是得牺牲点全局视野。
另外，注意力权重虽然能解释，但遇到异构图（比如“用户-电影-导演”混一起），GAT原版会懵，得靠GATv2这种带边特征的魔改版本救场。
个人暴论：GAT最性感的不是准确率，而是“可抵赖性”。
GCN做错了甩锅给数据，GAT做错了能指着注意力权重说“就怪这条边”，甩锅姿势优雅多了。