推薦系統負采樣作為推薦模型訓練的重要一環，對模型的訓練效果有著重要影響，也是推薦系統領域的一個重要研究分支。本文將從研究背景到現有的經典工作對推薦系統負采樣進行一個概括性的介紹。為了降低本文的閱讀門檻，讓更多“科研小白”也可以理解文章內容，筆者將盡可能使用通俗的語言來代替論文公式對算法進行描述，希望可以讓讀者對推薦系統負采樣有一個基本的了解。 

1. 研究背景

推薦系統的目的在于根據用戶的興趣愛好向用戶進行個性化推薦，以提升用戶在網上購物，新聞閱讀，影音娛樂等場景下的體驗。在推薦場景中，推薦模型主要依賴用戶的歷史反饋信息來建模用戶的興趣。一般來說，在模型訓練過程中，我們需要同時提供正例（用戶喜歡的商品）和負例（用戶不喜歡的商品）給模型，然后基于損失函數來學習用戶和商品的表示，最終完成模型的訓練。但在實際推薦場景中，考慮到數據收集的難度，我們很難獲取用戶的顯式反饋信息（例如用戶對商品的評分）來確切知道用戶喜歡哪些商品，不喜歡哪些商品，絕大部分的數據都是用戶的隱式反饋信息（例如用戶消費過的商品記錄）。

對于隱式反饋來說，數據沒有明確的標簽，為了進行模型訓練，我們一般假設用戶交互過的商品都是正例，并通過采樣的方式，從用戶未交互過的商品集中選擇一部分作為負例。從用戶未交互商品集中基于一定策略進行負例選擇的這一過程，就被稱為負采樣（Negative Sampling）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能AI实战100讲（十）-一文读懂推荐系统负采样的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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