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PROXI：挑战图神经网络的链路预测
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络用于链接预测有节点和边两种方法。节点方法效率高但表达能力弱，边方法准确但复杂。新架构结合正负边前向传递，提高灵活性和准确性，同时保持速度。实验显示该方法在准确性和效率上有优势。
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关键要点
- 图神经网络用于链接预测，分为节点方法和边方法。
- 节点方法效率高但表达能力有限，可能无法区分同构节点。
- 边方法通过特定于边的子图嵌入提高准确性，但增加了模型复杂性。
- 新提出的GNN架构结合正负边前向传递，提高了灵活性和准确性。
- 该架构在保持推理速度的同时，准确性与基于边的方法具有竞争力。
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