计算机应用研究

作者：游浩,丁苍峰,马乐荣,延照耀,曹璐,

单位：延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安716000；

关键词：图神经网络,GraphTransformer,图表示学习,节点分类,

基金：国家自然科学基金资助项目(62262067)；陕西省人才资助项目(YAU202213065,CXY202107)；延安大学十四五重大科研资助项目(2021ZCQ012)；延安大学基础项目(YDBK2018-35,D2022034)；延安大学研究生教育创新计划资助项目(YCX2024049)；教学改革研究项目(YDJG23-27)；；

图数据处理是一种用于分析和操作图结构数据的方法，广泛应用于各个领域。Graph Transformer作为一种直接学习图结构数据的模型框架，结合了Transformer的自注意力机制和图神经网络的方法，是一种新型模型。通过捕捉节点间的全局依赖关系和精确编码图的拓扑结构，Graph Transformer在节点分类、链接预测和图生成等任务中展现出卓越的性能和准确性。通过引入自注意力机制，Graph Transformer能够有效捕捉节点和边的局部及全局信息，显著提升模型效率和性能。深入探讨Graph Transformer模型，涵盖其发展背景、基本原理和详细结构，并从注意力机制、模块架构和复杂图处理能力（包括超图、动态图）三个角度进行细分分析。全面介绍Graph Transformer的应用现状和未来发展趋势，并探讨其存在的问题和挑战，提出可能的改进方法和思路，以推动该领域的研究和应用进一步发展。

来源：2025年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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