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Enhancing Link Prediction with Fuzzy Graph Attention Networks and Dynamic Negative Sampling
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内容提要
本研究提出了一种模糊图注意网络（FGAT），旨在解决传统图神经网络在链接预测中因随机负采样导致的性能不足问题。FGAT结合模糊粗集进行动态负采样和节点特征聚合，显著提升了训练效率和准确性。实验结果表明，FGAT在研究合作网络中的链接预测精度优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种模糊图注意网络（FGAT），旨在解决传统图神经网络在链接预测中因随机负采样导致的性能不足问题。
- FGAT结合模糊粗集进行动态负采样和节点特征聚合，显著提升了训练效率和准确性。
- 实验结果表明，FGAT在研究合作网络中的链接预测精度优于现有方法，具有重要的潜在影响。
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