TL;DR В ходе различных экспериментов мои результаты показали, что, используя определенные неоднородные семплеры (вместо тривиальных однородных семплеров) при обучении систем рекомендаций для наборов данных неявной обратной связи, можно было бы добиться улучшенной производительности с точки зрения Recall @ k для меньших значений k (k = 10). Как ни странно, выборка только положительных наблюдений - т. Е. Записей, соответствующих ненулевой метке в матрице взаимодействия..