机器学习PAI负采样的时候，有必要加上用户明确dislike的item吗？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

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。

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：

• 随机负采样：从所有未交互过的商品中随机选择一些作为负例，不考虑商品的流行度或用户的偏好。
• 流行度负采样：从流行度较低的未交互过的商品中选择一些作为负例，避免选择流行度较高的商品，因为它们可能是用户潜在感兴趣的商品。
• 用户偏好负采样：从与用户偏好相反的未交互过的商品中选择一些作为负例，利用用户的历史行为或特征来判断用户不喜欢的商品。
• 硬负采样：从用户明确表示不喜欢的商品中选择一些作为负例，利用用户的反馈或评价来判断用户讨厌的商品。

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：

• neg_sampling_type：指定使用哪种负采样方式，可选值有 random、popularity、user_preference 和 hard_neg 四种。
• hard_neg_edge_input_path：指定硬负采样时使用的数据路径，该参数只在 neg_sampling_type 为 hard_neg 时有效。

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。