前言
瀑布流排序中,用户首先看到的是前面的商品,排在前面的商品有天然的优势,用户的点击率会偏高,
我们观察cpc广告的某个场景的ctr随位置的统计衰减图:

图1: 图中横坐标是排序位置,纵坐标为该位置一天的ctr
大家都有个共识,实际商品表现出来的ctr和商品实际的点击质量是有偏差的,这里的偏差有很大的因素是有展现的位置引起的
如何消除位置偏置
不同的场景要求不一样,实验分两个场景进行
bid* ctr 排序场景
对于同一个位置不同的商品消除的偏置幅度是一样的:
ctr1beforctr1after=ctr2beforctr2after=...=ctrnbeforctrnafter
加权和类似的rank场景
ctr1befor−ctr1

本文探讨瀑布流排序中位置偏置对CTR的影响,并通过实验对比了线性模型和XGBoost在不同场景下的消除偏置策略。实验表明,固定position值预测CTR和独立建模position bias在不同场景下表现各异,需根据具体需求选择合适方法。
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