图卷积网络（GCN）和self-attention机制在处理结构化数据时都具有重要的作用，但它们在一些关键方面存在着本质区别：1. 操作对象不同；2. 信息聚合方式不同；3. 对拓扑结构的依赖程度不同；4. 应用场景不同。GCN主要用于处理图结构数据，其操作对象是节点和边，关注的是节点间的邻接关系。
1.操作对象不同
GCN主要用于处理图结构数据，其操作对象是节点和边，关注的是节点间的邻接关系。Self-attention机制则被广泛应用于处理序列数据，其操作对象是序列中的元素，关注的是元素间的相关性。
2.信息聚合方式不同
在信息聚合上，GCN主要采用邻居节点信息的平均或加权平均来更新节点的特征。而self-attention机制则计算序列中每个元素与其他元素的相似度，根据相似度对其他元素的信息进行加权聚合。
3.对拓扑结构的依赖程度不同
GCN非常依赖于图的拓扑结构，节点的更新受其邻居节点的影响，忽略了远程节点的影响。Self-attention机制则通过计算元素间的相似度，使得每个元素都能获得全局的信息，无需拓扑结构。
4.应用场景不同
由于GCN的特性，它常被用于图结构数据的分析和挖掘，例如社交网络分析、生物信息学等领域。而self-attention机制则广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、情感分析等任务。
延伸阅读
深入了解Graph Attention Networks（GATs）
在传统的图卷积网络（GCN）中，节点的特征是由其所有邻居节点的特征平均值得到的，这种方法没有考虑到邻居节点间的差异性。而Graph Attention Networks（GATs）则结合了GCN和self-attention机制的优点，它对邻居节点赋予不同的权重，这个权重是通过self-attention机制得到的。
在GATs中，每个节点都会有一个自己的注意力机制，这个机制会赋予不同的权重给该节点的邻居节点。这样，节点的特征就不再是邻居节点特征的简单平均，而是根据邻居节点的重要性进行加权平均，从而更好地捕捉图结构的信息。
因此，GATs在图节点分类、图链接预测等任务上取得了良好的效果，为图神经网络的研究开辟了新的方向。
