机器学习PAI负采样的时候,有必要加上用户明确dislike的item吗?
我看现在四种负采样方式貌似只能加到hard_neg_edge_input_path里面
在机器学习PAI进行负采样时,是否需要添加用户明确dislike的item,取决于具体任务的需求和数据分布。
在负采样过程中,主要的目标是选择那些对于模型训练具有重要信息的样本,即那些离分离边界较远的负样本。如果用户明确dislike的item恰好满足这个条件,那么它们可以被加入到负采样表中。
另外,对于一些样本选择的方法,如随机负采样,可能并不需要用户明确dislike的item。但根据实际需求,如果这些样本对于模型训练有帮助,也可以考虑将其加入到负采样表中。
具体来说,如果数据分布波动较大、样本噪声较高,负采样可能难以处理,需要更加谨慎地选择负样本。正常正负样本对参数影响的原理在这里仍然适用。
因此,是否需要添加用户明确dislike的item进行负采样,需要依具体的情况而定。在处理实际问题时,建议根据数据分布、样本噪声等因素进行综合考虑,并验证不同选择对模型效果的影响。
在机器学习的推荐系统中,负采样是一种常用的训练策略,它可以提高模型的泛化能力。负采样通常包括两种类型:简单负采样和困难负采样。简单负采样是从全体物品中随机选择一部分物品作为负样本,而困难负采样则是从用户明确不喜欢(如点击、购买等行为的逆过程)的物品中选择一部分物品作为负样本。
在你的问题中,你提到的hard neg edge input path应该是用于存储用户明确不喜欢物品的列表的路径。如果这个路径中的物品数量足够多,那么从这些物品中随机抽取负样本应该可以得到很好的效果。
至于是否需要加上用户明确不喜欢的东西,这取决于你的具体需求。如果你的目标是预测用户是否会点击某个物品,那么仅仅使用简单负采样可能就足够了。但是如果你的目标是预测用户是否会购买某个物品,那么使用困难负采样可能会有更好的效果,因为它更能反映用户的实际行为。
机器学习 PAI 的负采样是指在训练推荐系统模型时,从用户未交互过的商品中随机或有策略地选择一些作为负例,与用户交互过的商品(正例)一起输入模型,以提高模型的泛化能力和区分能力。
机器学习 PAI 提供了四种负采样方式,分别是:
我认为这取决于具体的数据和场景。如果有足够多和准确的用户 dislike 的数据,那么加上这些数据可以提高负采样的质量和效果,因为这些数据包含了更多的信息量和区分度。如果没有或很少有用户 dislike 的数据,那么加上这些数据可能会造成数据不平衡和噪声,影响模型的训练和评估。
现在四种负采样方式貌似只能加到 hard_neg_edge_input_path 里面。这是不正确的。机器学习 PAI 提供了两个参数来控制负采样方式,分别是:
因此,可以根据需求和数据情况,选择合适的负采样方式和参数。
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