30、图注意力网络（GAT）实验结果分析

图注意力网络（GAT）实验结果分析

1 实验背景与动机

图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT）作为一种强大的图神经网络架构，在处理复杂关系数据方面展现出了卓越的能力。近年来，GAT已被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域。本文将重点探讨GAT在不同应用场景下的实验结果，分析其性能优势，并与其他模型进行对比。

2 实验设置

为了全面评估GAT模型的表现，实验选择了多个公开可用的数据集，包括但不限于：

• Cora ：引用网络数据集，包含7000篇论文及其引用关系；
• Citeseer ：另一个引用网络数据集，包含3300篇论文；
• Pubmed ：医学文献引用网络，约19000篇文章。

2.1 数据预处理

在正式实验之前，需要对原始数据进行预处理，确保输入格式统一。具体步骤如下：

1. 清洗数据，去除无效或重复条目；
2. 提取节点特征，如文本摘要、关键词等；
3. 构建邻接矩阵，表示节点间的连接关系。

数据集	节点数量	边数量	特征维度
Cora