图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）在基于骨骼的动作识别任务中得到了广泛应用，并取得了显著成果。我们认为，基于骨骼的动作识别关键在于骨骼在帧间的动态呈现，因此本文聚焦于图卷积网络如何学习不同的拓扑结构，并在全局时序与局部时序范围内有效聚合关节特征。为此，本文提出了一种基于通道级拓扑优化的图卷积方法——通道级拓扑图卷积（Channel-wise Topology Graph Convolution, CTR-GCN）。通过将CTR-GCN与两个关节间交叉注意力模块相结合，能够有效捕捉人体上肢与下肢、手部与足部之间的关系特征。为进一步建模骨骼在帧间变化的动态特性，我们设计了时序注意力变换器（Temporal Attention Transformers），以高效提取骨骼序列的时序特征。该模块能够学习人体骨骼序列的时序依赖关系。最后，我们将提取出的时序特征进行多层感知机（MLP）融合与分类。由此构建的图卷积网络被命名为空间-时序有效肢体间交叉注意力变换器（Spatial-Temporal Effective Body-part Cross Attention Transformer, STEP-CATFormer），在NTU RGB+D与NTU RGB+D 120数据集上均表现出卓越的性能。相关代码与模型已开源，地址为：https://github.com/maclong01/STEP-CATFormer。