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?煉丹筆記干貨?

作者：十方

在廣告系統(tǒng)中,轉(zhuǎn)化率預(yù)估是個(gè)非常常見的任務(wù),但是轉(zhuǎn)化行為的發(fā)生時(shí)間往往發(fā)生在點(diǎn)擊行為后很久,這樣就產(chǎn)生了一個(gè)很嚴(yán)重的問題.轉(zhuǎn)化率模型需要不斷更新,但是產(chǎn)生點(diǎn)擊的數(shù)據(jù)又不能及時(shí)用于轉(zhuǎn)化率預(yù)估,也就是我們常說的延遲反饋問題.以前的方法往往預(yù)留一個(gè)時(shí)間窗口,超過這個(gè)窗口的樣本會(huì)當(dāng)作負(fù)樣本,如果該樣本后續(xù)又發(fā)生了轉(zhuǎn)化,那又會(huì)多一條正樣本注入模型,這樣就會(huì)帶來樣本偏差.所以這篇論文給出了解決方案.

延遲反饋建模

轉(zhuǎn)化率預(yù)估本質(zhì)就是個(gè)二分類問題,每個(gè)樣本會(huì)被打上{0,1}的標(biāo)簽,但是由于延遲反饋問題,如下圖所示,在等待窗口中發(fā)生轉(zhuǎn)化的都被標(biāo)為正確的樣本,但是超出這個(gè)窗口后就有被標(biāo)為負(fù)樣本但實(shí)際是正樣本的風(fēng)險(xiǎn).一個(gè)非常navie的想法就是擴(kuò)大等待窗口.但是在廣告系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分布是在動(dòng)態(tài)變化的,擴(kuò)大等待窗口會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)不夠充分.

下圖左表示的是以前的方法,假的負(fù)例在轉(zhuǎn)化發(fā)生后又會(huì)復(fù)制一份,作為正例輸入到模型中,右圖中我們可以看到本文提出的方法會(huì)復(fù)制真實(shí)負(fù)例和正例,從而保證樣本分布一致.

本文提出的延遲反饋建模方法叫DEFER,q(x)是有偏差的觀測分布(由于延遲反饋,模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)分布),p(x)是無偏差的觀測分布,如果不做任何處理,就是假定q(x)約等于p(x),會(huì)帶來偏差,為了降低偏差同時(shí)保障模型實(shí)時(shí)性,論文復(fù)制了正樣本和真實(shí)負(fù)樣本.

構(gòu)建樣本的細(xì)節(jié)在于,給每個(gè)樣本制定一個(gè)等待窗口w1,在這個(gè)窗口發(fā)生轉(zhuǎn)化就表示它是正樣本,否則就是假負(fù)樣本或者真實(shí)副樣本,對(duì)于這些假負(fù)樣本如果后面發(fā)生轉(zhuǎn)化,那這些樣本依然會(huì)標(biāo)上正樣本放到模型訓(xùn)練,對(duì)于那些真實(shí)負(fù)樣本,依然會(huì)復(fù)制一份放到模型進(jìn)行訓(xùn)練,復(fù)制的操作帶來了更多轉(zhuǎn)化的確定性信息.

因?yàn)閺?fù)制操作,q(x)?= p(x),且: