主要观点总结
本文全面系统地回顾了图Transformer的研究进展和挑战，包括设计视角、分类法、应用以及开放问题。图Transformer作为一类新颖且强大的神经网络模型，能够有效编码和处理图结构数据。本文旨在填补现有综述的空白，为对图Transformer及其应用感兴趣的研究人员和实践者提供有价值的参考。
关键观点总结
关键观点1: 图Transformer的研究背景和重要性
随着图结构数据的广泛出现，处理这些数据的图学习方法变得至关重要。图Transformer作为新兴且强大的图学习方法，结合了图归纳偏差和自注意力机制，在各种图相关任务中表现出强大的性能和多功能性。
关键观点2: 图Transformer的设计视角
图Transformer的设计视角包括图归纳偏差（如节点位置编码、边结构编码等）和图注意力机制（全局和局部注意力机制）。这些设计使得图Transformer能够捕捉图的结构信息和节点间的关系。
关键观点3: 图Transformer的分类法
根据深度、可扩展性和预训练策略，将图Transformer分为浅层图Transformer、深层图Transformer、可扩展图Transformer和预训练图Transformer四类。每类都有其独特的特点和应用场景。
关键观点4: 图Transformer的应用视角
图Transformer在节点级、边级和图级任务中都有广泛的应用。此外，它们还应用于推荐系统、问答系统、异常检测、情感分析等领域。这些应用展示了图Transformer的有效性和多功能性。
关键观点5: 图Transformer的开放问题和未来方向
尽管图Transformer已经取得了显著的进展，但仍面临一些开放问题，如模型的可扩展性、泛化性、可解释性、高效的时间图学习和数据相关问题。未来的研究方向包括改进现有模型、开发新的优化技术和探索新的应用领域。
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来源：算法进阶 本文 约4500字 ，建议阅读 9 分钟 本 文介绍了图Transformer是一类新颖且强大的神经网络模型，能够有效地编码和处理图结构数据。 图神经网络Transformers是一项机器学习的最新进展，提供了一类用于图结构数据的新型神经网络模型。Transformers与图学习的结合在各种图相关任务中表现出强大的性能和多功能性。 本综述对图Transformers研究的最新进展和挑战进行了深入的回顾。我们首先介绍图和Transformers的基础概念，然后从设计视角探讨图Transformers，重点分析它们如何将图归纳偏差和图注意力机制整合到Transformers架构中。此外，我们提出了一种分类法，根据深度、可扩展性和预训练策略对图Transformers进行分类，总结了开发高效图Transformer模型的关键原则。除了技术分析，我们还讨论了图Transformer模型在节点级、
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