契机

从样本和模型两方面来介绍向量级别召回模型的由来。提出很有建设性的工业级别的参考价值。

样本角度

有监督的二分类模型需要构建正负样本，正样本的选择不管是召回和排序来说都是一致的，即用户有显式的点击行为的样本为正样本。而对于召回模型(甚至对于粗排模型)来说，负样本的选择至关重要，如下会介绍正样本的构建方法和两种级别的负样本构建方法。

正样本抽样

有些item在用户显式点击反馈中出现的次数过高，这会导致召回模型会被这些item绑架，因而需要对用户显式点击反馈中的item进行抽样，被抽到的概率为如下公式，其中$Z(w_i)$代表item在整个item库中出现的频次。

$$P_{pos}=(\sqrt{\frac{Z(w_i)}{0.001}}+1)\frac{0.001}{Z(w_i)}$$

这里抄这位大神的图，可以看出抽样概率和item出现频次是呈反比的，即出现频次越高，其抽取的概率越低。

负样本构建之easy negative

顾名思义，easy negative即模型比较容易判别出来的负样本，这些负样本必须特别"负"才行，换句话说就是和用户兴趣八竿子打不着的item会被当做easy negative，这样才能更好的模拟线上数据分布。

负样本构建之hard negative

送到召回模型的负样本不能只有比较容易区分的easy negative，也必须有一些较为难分的样本，即为这里的hard negative。文章中所提到的hard negative是线上召回模型排序后位置不前不后的item作为hard negative来用，这样的效果是最好的。

负样本抽样

构建好负样本后，也会面临和正样本一样的问题，即冷门和热门的问题，因而这里抽样的公式如下，其中$n(w_i)$代表的是item在整个item库中出现的频次。

$$P_{neg}=\frac{n(w_i{)}^{\alpha }}{{\sum }_j{n(w_j)}^{\alpha }}$$

该公式能够兼备冷门和热门的问题，证明过程为如下代码：

import numpy as np# 每个item出现的频次
>>> x = np.array([10, 20, 30, 50]) # 没有特殊处理的各item抽样概率
>>> x / sum(x)
array([0.09090909, 0.18181818, 0.27272727, 0.45454545]) # 处理过的各item抽样概率，可以发现热门资源被抽中的概率被打压下来
# 而且冷门资源抽中概率被放大
>>> x ** 0.75 / sum(x ** 0.75)
array([0.12040937, 0.20250362, 0.27447401, 0.402613  ])

曝光未点击为"鸡肋"

这只是针对召回模型来说，用户未点击并不代表用户显式的不喜欢这些资源，而只是更加喜欢那些他们主动点击的资源，这也是召回和排序对于样本层面的不同之处。文章中也提到，用曝光未点击样本作为负样本，并没有指标上的显著提升。

模型角度

这里阐述两个概率：easy model和hard model。easy model是用easy negative作为负样本训练出的模型，hard model是用hard negative作为负样本训练出的模型。而且这里的"模型角度"主要想阐述的是不同模型之间的融合方式。

并行融合：不同模型的加权求和。
串行融合：先过easy model，再过hard model，这其实和召回+粗排的逻辑是一样的。

参考

1. 负样本为王
2. facebook EBR模型
3. word2vec中的正负样本采样方法