グラフに基づいたサンプリングなしの知識グラフ強化推薦 近年、知識グラフ（Knowledge Graph, KG）を強化した推薦システムは、コールドスタート問題や推薦システムの可解釈性を解決するために、多くの研究者の関心を集めています。既存の推薦システムは、購入履歴などの暗黙のフィードバックに焦点を当てることが多く、負のフィードバックが不足しています。大部分のシステムは暗黙のフィードバックデータを処理するために負のサンプリング戦略を採用していますが、これでは潜在的な正のユーザー-アイテムの相互作用が見過ごされる可能性があります。他の研究ではサンプリングなし戦略を採用し、観察されていない全ての相互作用を負のサンプルと見なして、各負のサンプルに正のサンプルの確率を示す重みを割り当てています。しかし...