推荐系统数据处理

采样：对于点击率预估而言，正负样本严重不均衡，所以需要对负例做一些采样。
负例：正例一般是用户产生点击、下单等转换行为的样本，但是用户没有转换行为的样本是否就一定是负例呢？其实不然，很多展现其实用户根本没有看到，所以把这样样本视为负例是不合理的，也会影响模型的效果。比较常用的方法是skip-above，即用户点击的item位置以上的展现才可能视作负例。当然，上面的负例都是隐式的负反馈数据，除此之外，我们还有用户主动删除的显示负反馈数据，这些数据是高质量的负例。
去噪：对于数据中混杂的刷单等类作弊行为的数据，要将其排除出训练数据，否则会直接影响模型的效果。