在推荐系统中，有哪些负采样的技术

负采样是推荐系统中常用的技术，目的是为了减少训练时的计算量和提升模型的效果。常见的负采样技术包括：

1. 随机负采样：从未被用户交互过的物品中随机选择一些作为负样本，这种方法简单易实现，但容易采样到用户本来就喜欢的物品。

2. 按照物品流行度进行负采样：根据物品被交互的次数，对物品采样的概率进行加权，流行度越高的物品采样概率越小。这种方法可以避免采样到过于热门的物品，但可能会忽略一些长尾物品。

3. 按照用户历史行为进行负采样：根据用户历史交互记录，对物品采样概率进行加权，用户经常交互的物品采样概率越小。这种方法可以避免采样到用户经常喜欢的物品，但需要对用户历史行为进行分析和处理。

4. 对比学习：将一个用户喜欢的物品和一个随机采样的负样本进行比较，通过训练模型来区分正负样本。这种方法可以避免随机采样带来的问题，但需要额外的计算和训练时间。

5. 生成负样本：通过模型自身生成一些负样本，这种方法可以避免负样本的采样问题，但需要额外的计算和训练时间。