البيانات الرسمية أو الشبكية متوفرة بشكل واسع في العالم الحقيقي، بما في ذلك شبكات التواصل الاجتماعي، شبكات المعلومات، شبكات المرور، شبكات الأحياء وشبكات تقنية متنوعة. تشكل الطبيعة غير الأقليدية للبيانات الرسمية تحديًا لنمذجة وتحليل البيانات الرسمية. مؤخرًا، تم اقتراح شبكات العصبونات الرسمية (GNNs) كإطار عام وقوي لمعالجة المهام على البيانات الرسمية، مثل غرس العقد (node embedding)، التنبؤ بالروابط (link prediction) تصنيف العقد (node classification). كتنفيذ ممثل لـ GNNs، تم تطبيق شبكات العصبونات الانتباهية الرسمية (GATs) بنجاح في مجموعة متنوعة من المهام على قواعد بيانات حقيقية. ومع ذلك، فإن GAT مصممة للشبكات التي تحتوي فقط على روابط إيجابية ولا تستطيع التعامل مع الشبكات الموقعة التي تحتوي على روابط إيجابية وسلبية. في هذا البحث، نقترح شبكات العصبونات الانتباهية الموقعة (SiGATs)، وهي توسيع لـ GAT إلى الشبكات الموقعة. يدمج SiGAT الأنماط الرسومية في GAT لالتقاط نظريتين مشهورتين في بحث الشبكات الموقعة وهما نظرية التوازن (balance theory) ونظرية الحالة (status theory). في SiGAT، توفر الأنماط الرسومية لنا نمط هيكل مرناً لتجميع وإرسال الرسائل عبر الشبكة الموقعة لإنشاء غرسات العقد. نقيم الطريقة المقترحة SiGAT من خلال تطبيقها على مهمة التنبؤ بالروابط الموقعة. أظهرت النتائج التجريبية على ثلاثة قواعد بيانات حقيقية أن SiGAT تتفوق على طرق المعالم، طرق غرس الشبكة والطرق القائمة على GNN الأكثر تقدمًا مثل شبكة الإدراك الدقيقة للرسم البياني الموقعة (SGCN).