本研究提出SubGND框架，通过将节点分类重构为子图分类，解决了计算和内存成本问题，避免了全球上下文信息的丧失。实验结果表明，该框架在多个基准数据集上表现优异，尤其在异质环境中展现出更好的有效性和可扩展性。