AI要約 本論文はリンク予測タスクにおけるミニバッチ学習で、正例と負例のクラス構成比がモデル性能に偏りをもたらす問題を分析する。著者らはこのバイアスの影響を実証し、緩和手法を提案している。

EN This paper investigates how the class composition ratio of positive and negative samples within mini-batches introduces bias in link prediction training, demonstrating its effect on model performance and proposing mitigation strategies.