الرسوم البيانية نموذج شائع للبيانات ذات العلاقات المعقدة، مثل الشبكات الاجتماعية وتفاعلات البروتينات، ويمكن أن تتغير هذه البيانات بمرور الزمن (مثل إنشاء صداقات جديدة) وأن تكون مشوهة (مثل تفاعلات غير مقاسة). يهدف التنبؤ بالروابط إلى التنبؤ بالحواف المستقبلية أو استنتاج الحواف المفقودة في الرسم البياني، وله تطبيقات متنوعة في أنظمة التوصية، وتصميم التجارب، والنظم المعقدة. وعلى الرغم من أن خوارزميات التنبؤ بالروابط تعتمد بشدة على مجموعة الحواف في الرسم البياني، فإن النماذج الحالية لا تُعدّل عادةً بنية الرسم البياني لتحسين الأداء. في هذا العمل، نُظهر كيف يمكن، من خلال إضافة مجموعة من الحواف، نسمّيها مجموعة اقتراحات (proposal set)، إلى الرسم البياني كخطوة ما قبل المعالجة، تحسين أداء عدة خوارزميات للتنبؤ بالروابط. الفكرة الأساسية هي أنه إذا كانت الحواف في مجموعة الاقتراحات متناسقة بشكل عام مع هيكل الرسم البياني، فإن خوارزميات التنبؤ بالروابط تُرشد بشكل أفضل نحو التنبؤ بالحواف الصحيحة؛ بعبارة أخرى، فإن إضافة مجموعة من الحواف الاقتراحية تمثل خطوة ما قبل المعالجة لتعزيز الإشارة. نوضح كيفية استخدام خوارزميات التنبؤ بالروابط الحالية لإنشاء مجموعات اقتراحات فعّالة، ونقيّم هذا النهج على مجموعة متنوعة من البيانات الاصطناعية والواقعية. ونجد أن مجموعات الاقتراحات تُحسّن بشكل ملحوظ دقة خوارزميات التنبؤ بالروابط، سواء كانت تعتمد على هيوريستيكات الجوار أو الشبكات العصبية للرسم البياني. يُتاح الكود على الرابط: \url{https://github.com/CUAI/Edge-Proposal-Sets}.