이웃마다 다른 가중치
각 노드가 이웃의 특징을 어텐션으로 살펴보는 층을 쌓는다. 이 과정에서 같은 이웃 집합에 속하더라도 노드마다 다른 가중치를 줄 수 있도록 구성한다.
그래프 문제에의 적용
역행렬 같은 비싼 행렬 연산을 요구하지 않는 접근으로 제안됐다. 변환적 문제와 학습 중 보지 못한 그래프를 다루는 귀납적 문제에 적용할 수 있는 구성을 목표로 한다.
노드 분류의 평가
원 연구는 Cora와 Citeseer 및 Pubmed 인용망에서 분류를 평가했다. 검사 그래프가 학습 중 나타나지 않는 단백질 상호작용 자료에서도 평가해 네 가지 벤치마크를 비교했다.