电商场景中，排序问题常面临正例延迟上报的挑战。这会导致晚上报的正例被错误地标记为负例，从而影响模型学习效果。例如，用户在晚上将商品加入购物车但未下单，第二天才完成购买，但系统并未即时获取该反馈。如果直接将其标记为负样本，会导致正样本被错误地训练，影响模型性能。

针对这一问题，研究者提出了多种解决方案。一种方法是使用SENet双塔模型，通过在推荐系统中应用于召回和粗排阶段，优化负样本的处理。这种方法能够有效识别并处理延迟反馈的正例，提升模型的准确性。

此外，研究还关注了如何在正例延迟上报的情况下，优化负样本的选择。例如，Facebook向量化召回算法被评价为“负样本为王”，强调了负样本在召回过程中的重要性。该算法通过向量化用户行为数据，更精准地识别出未购买行为与购买行为之间的区别，从而优化负样本的处理。

总结来说，针对电商场景中排序问题中的正例延迟上报问题，关键在于优化负样本的选择与处理。通过采用SENet双塔模型等方法，以及强调负样本在算法中的作用，可以有效提升模型的准确性和效果。这些技术的创新与应用，将有助于提升电商推荐系统的表现，更好地满足用户需求。