文章亮点：
1.提出“曝光未点击”在召回场景中的鸡肋作用
2.提出筛选负样本的方案（主要是筛选hard负样本的三种方案）
3.将hard负样本训练模型并行、串行运用到场景中
召回和排序在场景中的作用：
1.排序：可用高复杂模型
2.召回：可用低复杂模型，且有很多模型竞争
简述Facebook EBR模型
1.模型的优化：
使用FAISS计算User和Item向量
2.Loss的优化：
loss=max(0,margin-<u,d_+>+<u,d_->)；
<u,d_+>，<u,d_->分别代表正负样本与user计算的score
BPR loss=$log(1+exp(<u,d_->-<u,d_+>))要比一般的Hinge loss好；即鼓励margin优势越大越好。
3.离线评估
出现线下不明显，线上提升明显的模型，一个置信度高的离线评测手段仍然是召回工作中的痛点。
重中之重是"筛选（负）样本"（本文的重点）
1.破除了“召回照搬排序”的迷信，明确指出，不能（只）拿“曝光未点击”做负样本
2.提出了easy negative/hard negative的样本分级思路
3.提出了增强hard negative的思路（也不算首创了，和百度Mobius的思路几乎一模一样，也算英雄所见略同了）
为什么不能（只）拿"曝光未点击"做负样本?
排序模型：在比较优质的数据中挑选更加优质的数据
召回模型：在好坏混杂的数据中分离出好/坏样本，并进行筛选；
如果只用曝光未点击的数据，有以下缺点:
1.该数据较优质，已经经过上一次排序，召回筛选，只能在较优质与优质文章中筛选；
2.未见过坏样本数据，导致训练强度不够，导致训练出结果偏差较大。
本质为线上和线下样本分布不一致。
拿随机采样做负样本
为防止热门绑架个性化数据
1.热门点做正样本，降采样；做负样本，过采样；
挖掘Hard Negative增强样本
样本分三类：
1.正样本（用户点击），
2.easy 负样本（随机筛选，可很好鉴别出来），
3.hard负样本（能够增加模型训练难度，可提升模型关注细节能力的负样本）
筛选hard负样本方式：
1.增加属性相似负样本（例如同城Item）;
2.增加被拒绝的负样本；
3.自己挖掘负样本：
利用上一版本模型召回算出101-500的文章作为负样本；
Online样本集：
一个batch中所有user与所有的cross join
Offline样本集：上一版本的召回模型过一遍历史数据。
easy:hard=100:1
不同难度的模型相互融合：
用不同难度的negative训练不同难度的模型，再做多模型的融合。
并行融合
不同难度的模型独立打分，最终取Top K的分数依据是多模型打分的加权和。
线上召回用Fassis时：embedding = model_weight1 * embedding1 :+ model_weight2 * embedding2 :+ model_weight3 * embedding3 (拼接)
挖掘数据出的hard负样本训练的模型+easy负样本训练的模型加起来评判效果最好
串行融合
通过easy模型初选，hard模型进行再次筛选
全链路优化
需要优化排序的结果
"曝光未点击"就是鸡肋
曝光未点击在召回作为正、负样本、并行、串行模型都无效果，在召回中十分鸡肋；
原因：推荐系统认为用户会喜欢，但用户却不喜欢；
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