推奨システムの性能向上には、損失関数以外にもいくつかの要素が重要です。まず、インタラクションエンコーダーの設計を見直し、ユーザーとアイテムの埋め込み表現をより効果的に学習することが求められます。例えば、グラフニューラルネットワークや注意機構を活用することで、ユーザーの嗜好やアイテムの関係性をより深く理解することが可能です。また、ネガティブサンプリング戦略の改善も重要です。ランダムサンプリングや人気ベースのサンプリングに加え、生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いたサンプリング手法を導入することで、より多様で効果的なネガティブサンプルを生成することができます。さらに、ユーザーの行動データを活用したパーソナライズの強化や、外部の知識グラフを利用したコンテキストの考慮も、推奨システムの精度向上に寄与するでしょう。これらの要素を総合的に改善することで、より高性能な推奨システムの実現が期待されます。