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。

最新发布的时间图基准表明，流行的节点方法在中大型数据集上表现优异。通过分析强基线，发现标准的负采样评估对于具有强时间动态的数据集可能不适用。提出了改进的负采样方案，并与非对比训练的模型进行了比较。结果显示时间图网络架构在具有重大全局动态的问题中需要深入思考。