グローバルアンカーの選択方法を変更することにより、ノード表現の質を向上させることができます。従来の方法では、ローカルアンカーに焦点を当てていたため、中心ノード周辺に集中した構造特徴が学習されていました。しかし、GLARモデルでは、クラスタリングベースの方法を使用してグローバルアンカーを選択し、ノードに対する構造情報を提供します。これにより、中心から遠いノードやサブグラフ外のノードに対しても効果的な構造特徴が学習されるため、ノード表現の均衡が改善されます。グローバルアンカーを選択することで、ノード表現により多くの構造情報が組み込まれるため、モデルの性能が向上します。