graph attention network

图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）是一种用于图神经网络的模型，它使用注意力机制来学习节点之间的关系。GAT可以在节点之间进行信息传递，并且可以对节点进行分类、聚类和预测等任务。它是一种非常有效的图神经网络模型，已经被广泛应用于社交网络、生物信息学、推荐系统等领域。

相关问题

heterogeneous graph attention network

异构图注意力网络（Heterogeneous Graph Attention Network，简称HAN）是一种用于处理异构图数据的深度学习模型。在传统的图神经网络中，所有节点和边都被视为同质的，但在现实世界中，很多图数据都是由不同类型的节点和边构成的。HAN的特点是可以有效地处理这种异构的图数据。

HAN模型通过对每个节点类型和边类型分别进行注意力计算，来捕捉不同类型节点和边之间的关系，从而提高模型性能。该模型可以用于各种任务，例如节点分类、链接预测和推荐系统等。

总之，HAN模型是一种能够有效处理异构图数据的深度学习模型，它通过注意力计算来捕捉不同类型节点和边之间的关系，可以用于各种实际应用场景。

KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation是一种用于推荐系统的知识图谱注意力网络。它利用了注意力机制来计算节点之间的重要性。对于节点i的邻居节点j，可以使用Attention机制计算节点j对于节点i的重要性，即Attention Score。而且，KGAT还可以采用多头注意力机制，生成多个Attention向量，最后将这些向量拼接在一起。但是，在最后一层时，这些Attention的输出不会被拼接，而是求平均。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation](https://blog.csdn.net/qq_41621342/article/details/105817407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation](https://blog.csdn.net/Angeliaaa/article/details/123273427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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