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Quartet介绍了一种采用四分支交叉注意力和因果随机游走采样器的图Transformer架构，以提升在关系图任务上的性能，超越了诸如RelGT和HGT等最先进的基准模型。
PatchSTG 提出了一种基于补丁的时空图变换器，用于不规则传感器网络的交通预测，实现了近线性复杂度并保持了有竞争力的性能。