Don't Contrast the Impossible: Region-Constrained Batching for Contrastive User Modeling on a Local Community Platform
区域约束批采样：消除本地社区平台对比用户建模中的不可能负样本
🧭 对比学习 · 区域约束负采样 ★ 深度解读
Danggeun Market Inc. (Karrot)
提出区域约束批采样(RCBS)，通过构造区域同质mini-batch将地理不可能负样本替换为可行负样本，提升用户表征质量与下游推荐效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 地域受限业务的负采样策略：外卖、本地生活、社区电商等有曝光半径的场景可直接借鉴，按配送区域或商圈组织batch，减少因配送范围外导致的无效负样本，让模型专注真实可曝光物品的对比。
- 零模型改动的经验性trick：仅改变数据加载时的shuffle逻辑，不改模型结构与loss，工程落地成本极低；可按粗/细粒度区域分组逐步降低不可能负样本比例（如从0.98→0.30），观察到Recall稳定提升。
- 负样本难度信号的隐性引入：RCBS使batch内天然充满“可行但未交互”的负样本，这种harder negative能提供更强训练信号，尤其适合两塔模型直接迁移。
- 与倾向性加权的互补：若存在进一步曝光偏差，可在区域batch内叠加IPS等倾向性修正，先行用RCBS去掉曝光概率为0的样本，再对剩余样本做概率加权，实用且易扩展。