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负采样效果不佳的问题。FGAT结合模糊粗集进行动态负采样和节点特征聚合，显著提高了训练效率和预测准确性。实验结果表明，其在研究合作网络中的链接预测精度优于现有方法。