22 | 实用的加权采样算法

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

加权采样算法在推荐系统中具有广泛的应用价值。该算法通过对样本的权重进行加权处理，实现了采样概率与权重成正比的关系，从而在推荐系统中实现了降低计算复杂度、保留更多用户标签、增加推荐多样性等功能。文章介绍了两种加权采样情况：有限数据集和无限数据集。 对于有限数据集，文章提出了两种加权采样方法。一种是利用公式$S_{i}=R^{\frac{1}{w_{i}}}$，通过遍历样本并按照采样分数排序，输出前k个结果来实现加权采样；另一种是利用指数分布，根据标签权重构造指数分布随机数，再输出随机数最大的k个标签作为采样结果。这两种方法都能很好地符合样本权重的相对大小。 针对无限数据集，文章介绍了蓄水池采样和加权蓄水池采样。蓄水池采样通过随机替换样本来实现采样，而加权蓄水池采样则结合了加权采样的思想，为每个样本生成一个分数，并根据分数进行替换，从而实现了从大数据集中采样k个样本的目的。 总的来说，加权采样算法简单易懂，但在推荐系统中具有重要的应用价值。尤其是在面对需要采样、需要有所变化的数据时，加权采样算法能够很好地实现权重影响采样概率的功能。此外，文章还提出了一个问题，即如果样本权重有正有负，该如何加权采样，值得进一步讨论。 通过本文的介绍，读者可以快速了解加权采样算法的原理和应用场景，以及在推荐系统中的重要作用。