[HELP WANTED] 统一模型采样方式支持 / Unified Model Sampling Methods Support

[1985312383]

任务类型 / Task Type

请选择任务类型 / Please select the task type:

• 新功能实现 / New feature implementation
• 代码优化 / Code optimization
• 数据集支持 / Dataset support
• 文档编写 / Documentation
• 教程制作 / Tutorial creation
• 测试用例 / Test cases
• Bug修复 / Bug fixes
• 其他 / Other

任务描述 / Task Description

背景 / Background

当前torch-rechub中的不同模型支持的采样方式不统一，有些模型只支持point-wise，有些只支持pair-wise或list-wise。为了提供更好的用户体验和更灵活的训练选择，需要为所有模型统一添加三种采样方式的支持。

目标 / Objectives

1. 整合所有现有模型，统一采样接口
2. 为每个模型添加point-wise、pair-wise、list-wise三种采样方式支持
3. 保持向后兼容性，不破坏现有API
4. 提供统一的配置接口和文档

详细要求 / Detailed Requirements

• 分析现有模型的采样支持情况
• 设计统一的采样接口和抽象基类
• 为每个模型实现三种采样方式的支持
• 修改训练器以支持统一的采样配置
• 确保所有模型在三种采样方式下都能正常训练
• 添加采样方式切换的配置选项

技能要求 / Required Skills

必需技能 / Required Skills

• Python编程 / Python programming
• PyTorch框架 / PyTorch framework
• 推荐系统基础 / Recommender systems basics
• 面向对象编程 / Object-oriented programming
• 其他: 深度学习模型架构理解 / Understanding of deep learning model architectures

加分技能 / Preferred Skills

• 深度学习 / Deep learning
• 机器学习 / Machine learning
• 数据处理 / Data processing
• 软件架构设计 / Software architecture design
• 文档写作 / Technical writing
• 其他: / Other:

预期产出 / Expected Deliverables

• 代码实现 / Code implementation
• 单元测试 / Unit tests
• 文档更新 / Documentation updates
• 使用示例 / Usage examples
• 其他: 兼容性测试和迁移指南 / Compatibility tests and migration guide

参考资料 / References

相关论文 / Related Papers

• BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback (pair-wise)
• Learning to Rank for Information Retrieval (list-wise)
• Deep Learning for Recommender Systems

代码参考 / Code References

• 现有模型实现: torch_rechub/models/
• 训练器实现: torch_rechub/trainers/
• 采样工具: torch_rechub/utils/match.py

文档资源 / Documentation Resources

难度评估 / Difficulty Level

• 🟢 初级 (适合新手) / Beginner (Good for newcomers)
• 🟡 中级 (需要一定经验) / Intermediate (Requires some experience)
• 🔴 高级 (需要深入理解) / Advanced (Requires deep understanding)

预估工作量 / Estimated Effort

• 📅 1-3天 / 1-3 days
• 📅 1周 / 1 week
• 📅 2-4周 / 2-4 weeks
• 📅 1个月以上 / More than 1 month

贡献指南 / Contribution Guidelines

开始之前 / Before You Start

1. 请在评论中表明您的兴趣，避免重复工作 / Please comment to express your interest to avoid duplicate work
2. 阅读 CONTRIBUTING.md 了解开发流程 / Read CONTRIBUTING.md to understand the development process
3. 设置开发环境并熟悉项目结构 / Set up the development environment and familiarize yourself with the project structure
4. 分析现有模型的采样支持情况

开发流程 / Development Process

1. Fork 项目并创建新分支 feature/unified-sampling-support
2. 调研现有模型的采样方式实现
3. 设计统一的采样接口抽象
4. 逐个模型实现三种采样方式支持
5. 修改训练器以支持统一配置
6. 编写全面的测试用例
7. 运行代码格式化: python config/format_code.py
8. 提交 Pull Request

代码规范 / Code Standards

• 遵循项目的代码风格 / Follow the project's code style
• 添加适当的注释和文档字符串 / Add appropriate comments and docstrings
• 确保所有测试通过 / Ensure all tests pass
• 更新相关文档 / Update relevant documentation
• 保持向后兼容性 / Maintain backward compatibility

联系方式 / Contact Information

获取帮助 / Getting Help

• 💬 在此 Issue 下评论提问 / Comment on this issue with questions
• 📧 联系项目维护者: morningsky
• 🔗 查看更多 Issues: GitHub Issues

社区支持 / Community Support

• 📖 查看项目文档和示例 / Check project documentation and examples
• 🤝 与其他贡献者交流 / Communicate with other contributors
• ⭐ 关注项目更新 / Follow project updates

额外信息 / Additional Information

模型清单 / Model Checklist:
需要支持的模型包括但不限于：

• Matching模型: DSSM, YouTubeDNN, MIND, etc.
• Ranking模型: DeepFM, Wide&Deep, DCN, etc.
• Multi-task模型: MMOE, PLE, etc.

实现建议 / Implementation Suggestions:

• 可以按模型类型分组进行实现
• 建议先实现一个模型作为模板，然后推广到其他模型
• 注意不同采样方式对损失函数的影响

测试要求 / Testing Requirements:

• 确保每个模型在三种采样方式下都能收敛
• 验证采样方式切换不会影响模型性能
• 提供性能对比和使用建议

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感谢您对 torch-rechub 项目的贡献兴趣！我们期待与您合作。
Thank you for your interest in contributing to torch-rechub! We look forward to working with you.

[nagisa-kunhah]

@1985312383 Hello，我对这个 issue 很感兴趣，可以把它 assign 给我吗？