تُظهر طرق تمثيل الرسوم البيانية المعرفية القائمة على المسافة نتائج واعدة في مهمة توقع الروابط، حيث تم دراسة موضوعين على نطاق واسع: الأول هو القدرة على التعامل مع العلاقات المعقدة، مثل العلاقات من N إلى 1، و1 إلى N، وN إلى N، والثاني هو قدرة الترميز على تمثيل أنماط علاقات متنوعة، مثل التماثل/العكسية. ومع ذلك، تفشل الطرق الحالية في حل هذين المشكلين في الوقت نفسه، مما يؤدي إلى نتائج غير راضية. ولتقليل هذه المشكلة، نقترح نموذج PairRE، الذي يستخدم متجهين مزدوجين لتمثيل كل علاقة. يمكّن هذا التمثيل المزدوج من تعديل تلقائي للحدود (margin) في دالة الخسارة، بما يتناسب مع العلاقات المعقدة. علاوة على ذلك، يمكن لـ PairRE تمثيل ثلاث أنماط مهمة للعلاقات: التماثل/العكسية، والعلاقة العكسية، والتركيب. وباستخدام قيود بسيطة على تمثيلات العلاقات، يمكن لـ PairRE تمثيل العلاقات الفرعية بشكل إضافي. أظهرت التجارب على معايير توقع الروابط القدرات الأساسية المُقترحة لنموذج PairRE. علاوة على ذلك، قمنا بتحقيق أفضل أداء حاليًا (state-of-the-art) على حالتين من مجموعات بيانات الرسوم البيانية المعرفية الصعبة ضمن معيار Open Graph Benchmark.