CKE的核心思想是将推荐预测模块、知识图谱嵌入模块以及共享模块的参数通过联合训练进行优化。这种思想类似于多任务学习的损失函数，旨在通过联合训练，使游戏中的各个模块能够协同工作，为玩家提供更加丰富和深入的游戏内容。
CKE的联合训练框架主要包括以下三个模块：
推荐预测模块：负责根据玩家的行为和偏好，推荐合适的游戏内容。
知识图谱嵌入模块：通过知识图谱嵌入技术，将游戏中的实体、关系和属性进行嵌入，为游戏世界构建一个丰富的知识体系。
共享模块：负责处理游戏中的通用任务，如用户界面、游戏逻辑等。
CKE的联合训练损失函数类似于多任务学习的损失函数，包括推荐预测产生的损失函数和知识图谱嵌入产生的损失函数。此外，还可以通过设置超参数来调整辅助损失函数的权重，从而优化整个训练过程。
CKE游戏采用了多种知识图谱嵌入方法，如TransE、TransH、TransR等。这些方法能够将游戏中的实体、关系和属性转换为低维向量，从而在游戏中构建一个语义丰富的知识图谱。
在CKE游戏中，学习到的实体Embedding不仅可以用于推荐预测，还可以赋能于下游精排模型。这意味着，实体Embedding能够帮助游戏更好地理解玩家的行为和偏好，从而提供更加精准的推荐。
个性化推荐：根据玩家的行为和偏好，推荐合适的游戏内容。
游戏剧情生成：利用知识图谱嵌入技术，为游戏生成丰富的剧情。
游戏角色设计：通过实体Embedding，为游戏角色赋予独特的个性和背景故事。
更精准的推荐算法：通过不断优化推荐预测模块，为玩家提供更加个性化的游戏体验。
更丰富的游戏内容：利用知识图谱嵌入技术，为游戏世界构建更加丰富的知识体系。
更智能的游戏角色：通过实体Embedding，为游戏角色赋予更加智能的行为和决策能力。
CKE游戏作为一款结合了创新游戏设计理念与知识图谱嵌入技术的游戏，具有广阔的应用前景。通过联合训练框架和实体Embedding技术，CKE游戏能够为玩家提供沉浸式的游戏体验，同时也为游戏开发者提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步，CKE游戏有望在未来成为游戏行业的一股新势力。
