我有一个具有 K 类（产品）的多类神经网络分类器。对于每一行，一次只有一个类是 1。现在，如果我只有一个优化目标，即用户“点击”了这 N 个产品中的哪一个，这种方法可以正常工作。

但是，如果我需要优化第二个目标，即用户“购买”了这 N 个产品中的哪一个，我将如何解决这个问题？

购买事件之前总是有一个点击事件。我显然可以通过训练两个单独的模型来解决这个问题——一个用于点击，另一个用于购买。但是与点击数据相比，购买数据非常低。我们在生产中运行购买模型。它表现不佳。

那么我如何同时获取点击和购买数据，并将我的问题描述为“这 N 个产品中的哪些将被用户点击并可能购买”？并训练一个模型。

这方面的任何资料或论文都会非常有帮助。