تم استكشاف Adment Graph Graph (KIGS) بشكل مكثف في السنوات الأخيرة بسبب وعدهم بمجموعة واسعة من التطبيقات. ومع ذلك، تركز الدراسات الحالية على تحسين أداء النموذج النهائي دون الاعتراف بالتكلفة الحسابية للنهج المقترحة، من حيث التنفيذ والتأثير البيئي. تقتر
ح هذه الورقة إطار KGE بسيط ولكنه فعال يمكن أن يقلل من وقت التدريب وبصمة الكربون عن طريق أوامر من الأقواس مقارنة مع النهج الحديثة، مع إنتاج أداء تنافسي. نسلط الضوء على ثلاثة ابتكارات تقنية: التعلم الدفاعي الكامل عبر المصفوفات العلائقية، وتحليل العوامة المتعامدة المغلقة للملابس، والتدريب غير السلبي للأخذ العينات. بالإضافة إلى ذلك، كأول طريقة KGE الأولى التي تخزنها تضمين كيانها أيضا معلومات العلاقة الكاملة، ترمز النماذج المدربة لدينا إلى دلالات غنية ويمكن تفسيرها للغاية. تجارب شاملة ودراسات الاجتثاثات التي تنطوي على 13 خطوط بيانات قوية ومجموعات بيانات قياسية تحقق من فعالية وكفاءة خوارزميةنا.
