L6.13.5over-generalized negative feedback设计研究
对单次负反馈过度响应会导致整类内容被误删
别名: 一次拒绝删一类 · 过激负反馈 · one-tap wipe
概念解释
一部拍得差的犯罪剧被标了不喜欢，整个犯罪类从首页消失，包括用户每周都在追的那一部。过广的负反馈（over-generalized negative feedback）指：一次拒绝被写进过大的单元，类、作者群或话题被误删，修复成本高于那一次不适。
范围需要被声明。这里要钉的是默认和强度：即便范围选的是「这条」，学习若把梯度打到类上，结果仍是误删。
机制
负例稀疏，模型喜欢从一次拒绝里榨出最多参数更新。最近邻、主题向量、标签树都会把更新沿相似边传开。一次对差作品的拒绝，变成对特征「犯罪」「夜间」「某平台自制」的惩罚。用户看见的是整类被端走。情绪性脉冲碰上这种传播，伤害更大：本不是稳定命题，却按稳定命题的最大半径去写。
过广还会关掉发现：类被删光之后，探测槽和多样配额都填不满该维，覆盖的沉默缺失跟着来。撤销若只恢复那一行、不恢复类级权重，用户会以为「已经撤销」而类仍不在。
怎么研究
在已知用户喜欢某类的账号上，对其中一部低质量条目做一次拒绝，默认范围是条目。测：该类其余条目的曝光变化、被误伤的喜欢项、用户发现误删的时间。自变量：更新是停在条目、停在作者、还是沿标签树传播、是否有次数阈值（同类拒绝几次才升到类）。因变量：类级曝光掉幅、误伤数、撤销后类是否回来。
不要用「用户按了不喜欢所以类应该少」当成功。成功要按用户事后划定的范围来，而不是按模型自己传开的半径。
边界
安全拒绝应当传开，这是另一条通道。用户连续多次对同类高质量条目拒绝，升级到类是合理的，但要可见、可回。物品没有细类、只有粗糙大类时，任何类级更新都偏广，更应停在条目或作者。这条管过广传播，不把情绪语义再讲一遍，也不把即时可见当成已经防过广——当场消失的可能正是整类。
怎么落地
- 一次拒绝默认只更新条目（加作者，若用户选了作者）。类级更新要次数阈值或二次确认，并沿标签树设置传播上限。
- 撤销必须把类级权重一起滚回来，不只把那一行插回列表。
- 验证：在喜欢犯罪剧的测试账号上拒一部烂片，看一周内犯罪类曝光。若主推剧一起没了，传播过广。加上阈值后再拒一次，主推应还在。