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Exploiting Meta-Learning-Based Attacks for Graph Link Prediction

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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。研究表明，采用元学习技术的非加权图攻击方法显著降低了VGAE的预测性能，强调了模型鲁棒性的重要性。

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标签

graph 元学习 变分图自编码器 图链接预测 对抗性攻击 模型鲁棒性
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