三种训练方式

将召回or粗排看作简单的二分类任务，独立看待每个正样本、负样本

每次取一个正样本、一个负样本，但是正样本的物品和负样本的物品侧Embedding参数共享 输入是一个三元组，一个user和两个item，优化目标为让用户对正样本的兴趣（余弦值）尽可能大，对负样本的兴趣（余弦值）尽可能小

每次取一个正样本，多个负样本思想基本和pairwise训练一致，多个负样本item部分的权重共享，损失函数可以选择softmax+交叉熵