
where \(\sigma \)  represents the sigmoid function. We conduct negative sampling to draw a negative instance \(j\)  from distribution \(p_n\)  for training our model. As recent work [1]}, here we simply use a uniform sampling strategy for fair comparison. Note that we have omitted the \(L_2\)  regularization terms for clarity.

где \(\sigma\) представляет функцию сигмоида. Мы проводим отрицательную выборку, чтобы выбрать отрицательный пример \(j\) из распределения \(p_n\) для обучения нашей модели. Как и в недавних работах [1], здесь мы просто используем стратегию равномерной выборки для справедливого сравнения. Обратите внимание, что мы опустили \(\L_2\) регуляризационные члены для ясности.