我正在学习学习排名，但不确定我是否了解火车样本和最终标签（相关性分数）是如何构建的。

假设我们在网上销售家具。我们记录了客户的查询、客户购买、点击的产品。

示例：
用户 A 搜索“红色沙发”，点击 Pa(r=1)、Pb(r=5)、Pc(r=10) 并购买了 Pc。
用户B搜索“红色沙发”，点击Pa(r=1)、Pd(r=2)、Pe(r=6)，购买了Pd。
用户C搜索“blue chair”，点击Pu(r=1)、Po(r=2)、Ps(r=6)并购买了Pu。

（r 代表产品从上到下的绝对位置）。（假设点击我们将添加 1，对于购买我们将添加 2）

案例1： 没有任何个性化，我只想根据产品和查询的文本数据对产品进行排名。如何构建我的训练数据？

两个用户搜索“红色沙发”，我是否将它们分开处理，例如每个用户每个查询？

user     query         product     relevance  some_features  
A        "red sofa"    Pc             2  
A        "red sofa"    Pa             1   
A        "red sofa"    Pb             1 
A        "red sofa"    other products 0
B        "red sofa"    Pd             2  
B        "red sofa"    Pa             1  
B        "red sofa"    Pe             1  
B        "red sofa"    other products 0
C        "blue chair"  Pu             2  
C        "blue chair"  Po             1  
C        "blue chair"  Ps             1
C        "blue chair"  other products 0  

这在我看来有点奇怪，因为算法应该如何理解产品 Pc 或 Pd（由用户 A 和用户 B 购买）应该如何相互比较？

或者我是否将同一查询的日志一起处理，例如每个查询汇总？（因为用户 A 和 B 都点击了 Pa，所以它的相关性是 2=1+1）

query         product     relevance  some_features  
"red sofa"    Pc             2  
"red sofa"    Pa             2   
"red sofa"    Pb             1 
"red sofa"    Pd             2  
"red sofa"    Pe             1  
"red sofa"    other products 0
"blue chair"  Pu             2  
"blue chair"  Po             1  
"blue chair"  Ps             1
"blue chair"  other products 0  

这对我来说也很奇怪，因为如果用户点击相同的产品但购买不同的产品，点击产品的相关性会更高。

问题1：在这种情况下我应该如何表示标签和训练样本？

案例2：个性化。如果我想提供用户的“点击前”、“放入收藏夹”等功能，我确实会为每个用户构建一个培训记录，查询。

问题2：这样做是否正确？