本研究使用可扩展的图转换器（GT）框架进行大规模图的表示学习，通过快速采样技术和局部注意机制解决了全局注意机制的计算复杂性问题。在三个节点分类基准测试中，验证了LargeGT框架，取得了3倍加速和16.8％性能提升。

AnchorGT：用于可扩展图变换器的高效灵活的注意力架构
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