النماذج القائمة على التباديل (Bilinear-based models) تمثل مناهج قوية وشائعة الاستخدام في مهام إكمال المعرفة الرسومية (Knowledge Graphs Completion - KGC). وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي حققته هذه النماذج، فإن الدراسات السابقة ركّزت بشكل رئيسي على الخصائص اللاحقة (Posterior properties) المستمدة من الأدلة (مثل أنماط التماثل)، بينما تجاهلت الخصائص الأولية (Prior properties). في هذا البحث، اكتشفنا خاصية أولية تُسمى "قانون الهوية" (the law of identity)، التي لا يمكن للنماذج القائمة على التباديل اكتشافها، مما يحد من قدرتها على نمذجة الخصائص الشاملة للمعرفة الرسومية. ولحل هذه المشكلة، نُقدّم حلًا يُسمى نموذج التباديل الكرة الوحدة (Unit Ball Bilinear Model - UniBi). يتميز هذا النموذج بتفوّقه النظري، إلى جانب تحسينه في الوضوح التفسيري والأداء الفعلي، وذلك من خلال تقليل التعلّم غير الفعّال عبر تطبيق قيود دقيقة للغاية. تُظهر النتائج التجريبية أن نموذج UniBi نجح في نمذجة الخاصية الأولية، كما تأكدت من فعاليته في التفسير والأداء.