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自然语言处理领域中，判断两个单词是不是一对上下文词（context）与目标词（target），如果是一对，则是正样本，如果不是一对，则是负样本。采样得到一个上下文词和一个目标词，生成一个正样本（positive example），生成一个负样本（negative example），则是用与正样本相同的上下文词，再在字典中随机选择一个单词，这就是负采样（negative sampling）。
Boosting Knowledge Graph Foundation Models via Enhanced Negative Sampling
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Boosting Knowledge Graph Foundation Models via Enhanced Negative Sampling
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A Simple yet Effective Negative Sampling Plugin for Constructing Positive Sample Pairs in Implicit Collaborative Filtering
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Towards Reliable Negative Sampling for Recommendation with Implicit Feedback via In-Community Popularity
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Dual-Tree LLM-Enhanced Negative Sampling for Implicit Collaborative Filtering
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DQE-CIR: Distinctive Query Embeddings through Learnable Attribute Weights and Target Relative Negative Sampling in Composed Image Retrieval
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HiNS: Hierarchical Negative Sampling for More Comprehensive Memory Retrieval Embedding Model
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Diversity-Augmented Negative Sampling for Implicit Collaborative Filtering
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Faster and Memory-Efficient Training of Sequential Recommendation Models for Large Catalogs
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Evaluating and Addressing Fairness Across User Groups in Negative Sampling for Recommender Systems
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LLM-CoT Enhanced Graph Neural Recommendation with Harmonized Group Policy Optimization
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On SkipGram Word Embedding Models with Negative Sampling: Unified Framework and Impact of Noise Distributions
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Light-weight Deep Extreme Multilabel Classification
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DISTO: Evaluating Textual Distractors for Multi-Choice Questions using Negative Sampling based Approach
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Efficient distributed representations beyond negative sampling
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参考链接
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