对于给定的节点 和正整数 ，从 出发进行 步随机游走。记 表示了第 步后所有被访问到的节点集合，就可以定义这 步带来的 token 表示为

得到的子图 可以认为是对节点 的 步采样。最终对于每个节点都可以得到这样的 token。

由于之间提到，SSSM 的性能随着序列长度而提升，因此对应的，我们可以重复此采样过程 次。对于每个节点 ，得到了序列

PE 是为了提供节点在图中的位置信息，在图中相近的两个节点的 PE 和 SE 应该是相近的。

其中 为节点 对应的位置信息。

给定节点 及其子图，我们可以通过编码器对子图进行编码，为此，构建一系列

其中 且 。这里的编码器可以是一个消息传递神经网络。此公式把节点特征，游走时获取的边特征以及局部结构信息编码到了一个特征向量 中

由于状态空间模型这类序列模型需要输入的 token 是序列的，因此需要构建合适的顺序。尤其是 Mamba 的 都是上一次输入的函数，因此选取合适的序列至关重要。

令当 时