搜索推荐炼丹笔记：CVR预估中的延迟反馈问题

CVR预估中的延迟反馈问题

一元@炼丹笔记

问题描述

在很多推荐搜索的建模中，我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于,我们的label不一定可靠,比如在传统的时间序列回归中,D+1天的销量是多少就是多少,我们没有太多的犹豫,因为不大会有其他的情况。但是在电商的问题中,就存在下面这种情况：

D+1天未购买可能并不一定是真正意义上的未购买,而可能是加入购物车或者意愿清单了, 只是没有在当天下单, 而是过了一天在D+2天的时候下了单, 而这样的标签如果我们直接默认其为负样本就会有较大的问题,因为它并不是真正意义上的负样本，只是反馈延迟了。

这在搜索推荐系统中,我们称之为延迟反馈的问题。

问题严峻性

看到这么个描述，我们似乎有了一个直观的理解，但是可能并不会过于重视，我们直观感受是