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【经典论文阅读11】ESMM模型——基于贝叶斯公式的CVR预估

article 2024/10/27 9:27:47

传统的CVR模型（也就是直接对conversion rate建模的模型）在实际应用中面临两个问题（样本选择偏差与数据稀疏性问题）。为了解决这两个问题，本文提出ESMM模型。该模型巧妙地利用用户行为序列去建模这个问题，从而证明（在淘宝的业务场景下）对Post-click conversion Rate 非常有帮助。其实，其实的真实思想就是基于贝叶斯公式去预估CVR。

在这里插入图片描述

1. 摘要

1.1. 问题

选择偏差问题（sample selection bias）：之前的cvr模型在训练的时候是在有点的数据集上训练，但是推理（真实场景应用的时候）是在整个空间（不知道这个广告会不会被点，也不知道这个商品会不会被点击）这个问题很常见
数据稀疏性（data sparsity）问题：让模型难以训练。
- 与CTR相比，CVR的数据要少的多，所以训练CVR的模型相比有些困难。
  - CVR的数据量要比CTR的数据少1~3个数据级；
  - CVR的训练数据量大概只有CTR的4%。
- 哪里的数据稀疏？为什么稀疏？
delayed feedback 问题
这个问题也是CVR这个模型面临的问题，但是本文不再关注。

1.2. 解决方法

提出使用一种新的建模方法对CVR进行建模。这种建模方法模拟了用户的行为顺序模式，也就是：impression →click →conversion （展现、点击、转化），这里的转化指的就是购买、付费等行为。方法具体包括：

（1）在整个样本空间建模
（2）采用特征迁移策略（employing a feature representation transfer learning strategy)

2. Introduction

Introduction就是字数扩大版的摘要。

2.1. 介绍CVR这个任务

文章第一段、第二段在介绍CVR这个任务

CVR预估是排序系统中一个非常基础的工作，在在线广告、推荐系统中都非常重要。
CVR 建模指的就是：pCVR = p(conversion|click,impression)

2.2. 现存的问题

SSB问题
DS问题

2.3. 尝试的解法

这里不再啰嗦。

2.4. 提出的模型

提出ESMM 模型，这个模型包括：

两个辅助任务：post-view click-through rate(CTR) + post-view click-through&conversion rate(CTCVR)
pCTCVR = pCTR * pCVR。 pCTCVR 和 pCTR 都是在整个样本空间下进行估计。所以就缓解了SSB问题。
CVR网络的特征表示和CTR网络是共享，而CTR网络是在整个样本空间下训练的，所以就缓解了DS问题。