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利用基于元学习的攻击进行图链接预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了图链接预测模型在对抗性攻击下的脆弱性，特别是变分图自编码器（VGAE）的防御不足。通过元学习技术提出了一种非加权图攻击方法，实验结果表明该方法显著降低了VGAE的预测性能，强调了模型鲁棒性的重要性。
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关键要点
- 本研究探讨了图链接预测模型在对抗性攻击下的脆弱性。
- 特别关注变分图自编码器（VGAE）的防御不足。
- 提出了一种利用元学习技术的非加权图攻击方法。
- 实验结果表明该方法显著降低了VGAE的预测性能。
- 该方法超越了现有的最先进技术。
- 强调在实际应用中需重视模型的鲁棒性。
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