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RevGNN: 优化对比式图学习的学术评审员推荐方法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
知识图谱表示学习（KGRL）和知识图谱嵌入（KGE）在人工智能应用中起重要作用。这篇综述回顾了负采样方法及其对KGRL的贡献，并提出了开放性研究问题，为KGRL环境下设计有效的负采样方法提供了洞察，推动了该领域的发展。
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关键要点
- 知识图谱表示学习（KGRL）和知识图谱嵌入（KGE）在人工智能应用中至关重要。
- 综述论文回顾了各种负采样（NS）方法及其对KGRL的贡献。
- 现有的负采样方法被分类为五个不同的类别，并指出各自的优缺点。
- 提出了一些开放性研究问题，为未来的研究提供潜在方向。
- 综述为在KGRL环境下设计有效的负采样方法提供了有价值的洞察。
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