关于负采样的问题

[Yanglazi]

为什么负采样不能是序列中的元素呢，这样做会出现什么问题吗？

[zhougr1993]

分布不一样，因为序列里的元素是用户过去点击过的item，这个和从所有item库里随机选一个用户没点击过的item是完全不同的分布。具体来说就是item出现的概率p(x)不一样。
其实这一点很重要，特别是DIEN里的辅助loss也强调了这一点，不过DIEN的辅助loss当时我在做的时候没有设计得很好，如果考虑contrastive learning的做法把DIEN的辅助loss改成一个CPC的loss理论上会完备很多。

[Yanglazi]

感谢大佬赐教，我刚去看了一眼CPC loss,感觉就是DSSM的loss换了个包装，现在有更深刻的理解和理论支撑，我早些时候用transformer 模型结合DSSM的loss，训练过，可以用transformer模型出的embedding来做召回，不过没想过可以结合两种loss直接来做ctr，这个思路太棒了，还有一个问题想请教您，我在业务中发现用户历史点击行为数据对CTR的精度影响起的作用不太大，反而是很多简单的id类特征起的作用很大，这一点是我数据的原因还是普遍现象呢？

[Melaniemod]

训练集中正负样本的label都是给好了的，但是 valid 和 test 阶段使用的正样本是给定的，负样本是随机采样的吧；这样训练集和测试集数据的分布是不一样的，评估起来会不会有问题呢？或者说为什么不直接从训练集中留一部分做 valid或测试集呢？