本文提出了一种名为 SGFormer 的简化图结构 Transformers 算法，旨在高效处理大规模图结构并提升节点属性预测性能。研究采用可扩展的图转换器框架，结合快速采样和局部注意机制，解决了全局注意的计算复杂性问题。实验结果表明，LargeGT 框架在节点分类基准测试中实现了显著的加速和性能提升。