样本稀疏问题

样本稀疏问题通常出现在机器学习和数据挖掘领域，特别是在处理高维数据时。这个问题指的是在数据集中，大部分特征值都是零或者缺失，导致数据的密度非常低。样本稀疏问题可能会对模型的训练和性能产生负面影响。以下是一些处理样本稀疏问题的方法：

  1. 特征选择：

    • 通过特征选择减少维度，去除那些对模型贡献不大的稀疏特征，可以提高模型的性能和训练效率。

  2. 特征工程：

    • 对稀疏数据进行转换，比如使用独热编码（One-Hot Encoding）将分类变量转换为数值型，或者使用其他编码方法如二进制编码。

  3. 数据填充：

    • 对缺失值进行填充，常用的方法包括使用均值、中位数、众数或者基于模型的预测值来填充缺失数据。

  4. 降维：

    • 使用主成分分析（PCA）或其他降维技术减少数据的维度，这有助于减少稀疏性，并可能揭示数据中的潜在结构。

  5. 稀疏表示：

    • 利用稀疏表示技术，如L1正则化，鼓励模型学习稀疏权重，这在特征选择和提高模型泛化能力方面很有用。

  6. 使用稀疏数据友好的模型：

    • 有些模型天然适合处理稀疏数据，比如支持向量机（SVM）和决策树，它们对稀疏数据的鲁棒性较好。

  7. 数据增强：

    • 通过生成合成数据来增加样本数量，这可以帮助模型更好地学习稀疏特征。

  8. 使用嵌入层：

    • 在深度学习中，使用嵌入层（Embedding Layer）来处理稀疏的离散特征，这在处理文本数据时非常常见。

  9. 正则化技术：

    • 应用正则化技术，如L1或L2正则化，以减少过拟合并提高模型对稀疏数据的鲁棒性。

  10. 转移学习：

    • 利用预训练模型的知识，特别是当数据集较小或稀疏时，可以通过微调预训练模型来提高性能。

  11. 集成方法：

    • 使用集成学习方法，如随机森林或梯度提升机，这些方法通常对稀疏数据具有较好的鲁棒性。

处理样本稀疏问题没有一劳永逸的解决方案，通常需要根据具体的数据集和任务来选择合适的方法。在实践中，可能需要尝试多种策略来找到最佳的解决方案。

Meta Learning

Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks

https://arxiv.org/pdf/2105.04790.pdf

样本增强

E-commerce Search via Content Collaborative Graph Neural Network

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3580305.3599320