多任务推荐（一）SIGIR2018｜通过多任务模型估计CVR

前言

接下来的知识输出可能会分为四个部分：基于图的推荐、多任务推荐、序列推荐以及pySpark学习。多任务推荐也叫多任务排序（因为主要应用的场景是排序），有两个或两个以上的目标函数，学习的模型在两个目标函数上都尽可能达到最优。我们从ESMM模型开始，探索多任务推荐的领域。

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1. 概要

本篇文章是2018年发表在SIGIR会议上，题目为“Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate“，一篇非常经典的多任务推荐模型（应用在排序阶段）。当然文章的最终目的并不是为了完成多任务推荐，而是借助多任务学习作为辅助，对CVR（点击到购买的转化，CTR是曝光到点击）进行预测。

1.1 问题

这样做的原因是传统对CVR的估计存在两个问题：

• 「样本选择偏差问题（SSB）」：在训练阶段，采用的是用户点击过的样本进行模型训练，而在预测阶段，则使用的是整个曝光样本集（召回阶段给出的，点击的样本是中间产物，无法获取），如下图所示：

  

• 「数据稀疏问题（DS）」：在训练阶段，样本必须是用户点击过的，那么样本数量会远少于CTR预估任务，难以训练，论文给出的两个数据集中，CVR的样本数量只有CTR的4%：

  

1.2 一些解决方法

文章给出了之前的学者作出的一些改进，作为了解：

• 过采样（oversampling）：对一些罕见的类样本（没有提及怎么去衡量）进行复制，这主要为了减缓数据的稀疏性，但对样本采样率非常敏感（在正负样本不平衡时，我们有时也会考虑过采样方法）；

• AMAN（all missing as negative）：在训练阶段，随机采样曝光未点击的样本作为负样本，来消除样本选择偏差问题，但是这样CVR预测会被低估；

• 无偏方法（unbiased method）&#x