Gophormer模型基于ego-graphs和transformer，解决了节点分类任务中的规模问题。通过邻域采样和proximity-enhanced attention机制，捕捉节点间的结构偏差。通过一致性规则和多样本推理策略稳定训练和测试。实验结果显示Gophormer超越了现有的图转换器和GNN，展示了图转换器的未来发展前景。