本研究通过建立理论框架，解决了图提示理论基础薄弱的问题，提出了保证定理，证明图提示能近似图变换操作，并推导出数据操作的误差上界，验证了理论结果的实际意义。

本文介绍了一种名为GRASS的新颖GNN架构，结合了消息传递、图重连和图变换等关键范式。GRASS通过叠加随机正则图来重连输入图，增强远程信息传播同时保留输入图的结构特征。它还采用了一种针对图结构数据的独特的加法注意机制，提供了图归纳偏置，同时保持了计算效率。实证评估结果表明，GRASS在多个基准数据集上实现了最先进的性能，验证了其实际有效性。