アイテムインデックスの生成アプローチでは限界がある点を指摘しています。ガイダンスを受けながら徐々に性能が向上していきます。学習が混乱してしまう可能性があります。フレームワークを提案しています。4つのデータセットを用いた実験で検証しています。既存の分散型グラフエンジンと比較して安価に良い性能が得られる利点が挙げられました。ベイズ最適化についての紹介という内容でした。最初に、良いモデルを探すための最初の過程として訓練データの追加が挙げられました。多くの場合で訓練データに用いるためのラベル付けは人間が行う必要があり高コストです。次に、ハイパーパラメータ探索に話が移りました。