双塔模型：正负样本

选对正负样本的作用 > 改进模型的结构

正样本

什么是正样本？答：曝光且有点击的 “用户-物品” 二元组

• 存在的问题：存在28法则，即少部分物品（比如热门物品）占大部分点击，导致正样本大多数是热门物品

• 解决方案：过采样冷门物品，或降采样热门物品

如何选择负样本

1. 召回阶段没有被召回的可以当负样本
2. 粗排，精排阶段被筛除的可以当负样本
3. 展示给用户曝光但没有被用户点击的可以当负样本（但这类不适应于做召回的负样本）

简单负样本

简单负样本是指未被召回的物品。

1. 未被召回的物品，大概率是用户不感兴趣的。

2. 未被召回的物品 ≈ 全体物品 （因为几亿个物品里只召回了几千个）。

3. 根据2，只需从全体物品中做抽样，作为负样本。

4. 如何做抽样？均匀抽样 or 非均匀抽样

全体物品负样本

均匀随机抽样： 对冷门物品不公平。

• 因为少部分物品占据大部分点击，正样本大多是热门物品。

• 若均匀抽样，产生的负样本大多是冷门物品。

总拿热门物品做正样本，冷门物品做负样本，这对冷门物品不公平，会导致热门物品更热冷门物品更冷，故需要非均匀抽样。

非均匀随机抽样：目的是打压热门物品。

• 负样本抽样概率与热门程度（点击次数）正相关。
• 抽样概率正比于点击次数^0.75 ，0.75是一个经验值。

Batch内负样本

解决对热门物品过度打压思路

困难负样本

困难负样本是被召回但是被排序淘汰的物品。这些物品被召回说明其跟用户的兴趣多少有点关系，被排序淘汰说明用户对该物品的兴趣不够强。对正负样本做二元分类时，这些物品容易被分错集容易被误判为正样品。

训练双塔模型是个二元分类任务，让模型区分正负样本：

• 全体物品（简单）分类准确率高
• 被粗排淘汰的物品（比较困难）因跟正样本有些相似，容易分错
• 精排分数靠后的物品（非常困难）因跟正样本很相似，更容易分错

工业界常见做法——混合简单，困难负样本作为训练数据

常见错误

如果你把曝光但未被点击的物品作为负样本来训练双塔模型，那么恭喜你踩雷了。

为什么不能把已曝光未点击的物品当作召回的负样本？从选择负样本的原理出发。

召回的任务是区分用户不感兴趣的物品和可能感兴趣的物品。

排序的任务是区分比较感兴趣的和非常感兴趣的。

有曝光没点击：物品可以通过精排模型曝光给用户，说明该物品已经非常匹配用户的兴趣点了，每次给用户展示几十个物品，用户不可能每个都点击，没有点击不代表对该物品不感兴趣，可能是碰巧没有点击或者可能是用户对别的物品更感兴趣。

故有曝光没点击的物品已经算是非常匹配用户的兴趣了，只是可能不是非常感兴趣，这可以作为排序的负样本，甚至可以作为召回的正样本但不应该把这类当作召回的负样本。

小结，曝光没点击的物品只适合于训练排序模型，不适用于训练召回模型（工业界的共识，反复做实验得出的结论）。

总结

1. 正样本：曝光且有点击

2. 简单负样本：

   • 全体物品
   • batch内负样本

3. 困难负样本：被召回，但被排序淘汰

4. 曝光且未点击的物品不能做召回的负样本，可以做排序的负样本