في هذه الورقة، نقدّم خاصيتين محليتين على الرسم البياني لمهام توقع الروابط المفقودة على مجموعة بيانات ogbl-citation2. ونُعرّف هاتين الخاصيتين باسم "الخصائص الدائرية"، مستلهمين المفهوم من مفهوم "الدائرة الصديقية". ونُقدّم الصيغ الحسابية التفصيلية لهذه الخاصيات. أولاً، نعرّف الخاصية الدائرية الأولى على أنها "الانعطافة المُعدّلة" (modified swing) للرسم البياني العام، والتي تنشأ من الرسم البياني الثنائي. ثانيًا، نعرّف الخاصية الدائرية الثانية على أنها "الجسر" (bridge)، والتي تشير إلى أهمية عقدتين معًا بالنسبة لدوائر صديقية مختلفة. بالإضافة إلى ذلك، نُقدّم هذه الخاصيات لأول مرة كـ "تحيز" (bias) لتعزيز نموذج الشبكة العصبية للتحويل الرسومي (Graph Transformer)، بهدف تحسين آلية الانتباه الذاتي للرسم البياني. وقد قمنا بتنفيذ نموذج يُدعى "Transformer الرسومي المُدرك للخصائص الدائرية" (Circled Feature aware Graph Transformer، أو CFG)، بناءً على شبكة SIEG، حيث يعتمد النموذج على هيكل مزدوج (double tower) لالتقاط خصائص البنية العالمية والمحليّة معًا. أظهرت النتائج التجريبية أن نموذج CFG يحقق أفضل أداء مُسجّل (state-of-the-art) على مجموعة بيانات ogbl-citation2.