概述 一般在对CVR建模的过程中，正样本选择的是在点击后有转化的样本作为正样本，负样本则是在点击后没有转化的样本作为负样本。...CVR建模 图片 2.2....，这样对于CVR塔的样本空间即为“曝光->转化”。...[0])(ctr_logit) cvr_pred = PredictionLayer('binary')(cvr_logit) # 计算ctcvr的值 ctcvr_pred = Multiply(name...=task_names[1])([ctr_pred, cvr_pred]) # CTCVR = CTR * CVR model = Model(inputs=inputs_list, outputs
CVR建模一条样本的整个过程包括了“曝光->点击->转化”，这是一个顺序的过程。...建模，不过在对CVR建模的过程中需要同时对CTR以及CTCVR建模。...，这样对于CVR塔的样本空间即为“曝光->转化”。...} \right ) \right )\end{align*}其中，\theta _{cvr} 表示的是CVR塔中的参数，\theta _{ctr} 表示的是CTR塔中的参数，y_i 表示的是样本...x}_i 在CVR塔中的结果。
1 CVR预估中的延迟反馈问题 1.1 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...2 参考文献 cvr 预估中的转化延迟反馈问题概述：https://zhuanlan.zhihu.com/p/74586059 Modelling Delayed Feedback in Display...20Delayed%20Feedback%20in%20Display%20Advertising%20%E9%98%85%E8%AF%BB%E7%AC%94%E8%AE%B0/ 后续我们会筛选出在我们实践中带来提升或者启发的工作进行细致的解读与探讨
在实际问题中，收集的用于CVR模型训练的数据集相较于CTR任务是非常少的。训练数据稀疏使得CVR模型的拟合变得十分困难。...loss函数中的 θctr\theta_{ctr}θctr 和 θcvr\theta_{cvr}θcvr 分别是CTR和CVR网络的参数，l()表示交叉熵函数。...相较于BASE模型，ESMM在CVR任务上在AUC指标上取得2.56%的提升，这表明在有偏数据上ESMM也能取得很好地泛化效果。在所有样本上的CTCVR任务上，AUC能提升3.25%。...在Product上采用不同的采样率进行训练验证，图中可以看到随着训练样本的增多，所有的模型表现都得到了提升，这表明数据稀疏带来的影响。...在整个数据集上训练后，ESMM模型相比于BASE模型CVR上能取得2.18%的提升，CTCVR上取得2.32%的提升。在工业系统中，AUC提升0.1%带来的影响也是非常显著的。
可以看到，对于CPA计费的场景，需要对CTR和CVR进行准确的预估。而本文也重点关注CPA计费场景下的CVR预估问题。...log likelihood： 其中： 3、整体回顾 最后再来整体回顾一下本文提出的思路： 对于线上使用的模型，为了能够保证模型的“新鲜性”，需要对模型进行实时的更新（分钟级，小时级，天级别），但对于CVR
因此，我们将(x,y)输入到CTR任务中，得到CTR的预估值，将(x,z)输入到CVR任务中，得到CVR的预估值，CTR和CVR的预估值相乘，便得到了CTCVR的预估值。...其中，θctr和θcvr分别是CTR网络和CVR网络的参数，l(⋅)是交叉熵损失函数。...可以看到，ESSM模型相比于其他的模型，实验效果显著提升。 3.3 淘宝数据集实验 下图展示了ESMM模型在淘宝生产环境数据集上的测试效果对比： ?...可以看到，相对于BASE模型，ESMM模型在CVR任务中AUC指标提升了 2.18%，在CTCVR任务中AUC指标提升了2.32%。...ESMM模型中的BASE子网络可以替换为任意的学习模型，因此ESMM的框架可以非常容易地和其他学习模型集成，从而吸收其他学习模型的优势，进一步提升学习效果，想象空间巨大。
我们在模型训练的时候其实是加入了额外(其他任务的信息)的信息,这个时候原先的任务效果得到提升也是大概率的事情。其实如果从第二个任务中抽取特征等加入到主任务中,可能也会有提升。...当然不管是哪种方式，都是有很多可以提升的地方的，下面我们将两种建模策略的诸多问题以及可能潜在的提升策略进行汇总。 1....实验小结：设计辅助Loss，在使用CTR数据流+CVR数据流建模的情况下，可以稳定提升曝光到转化的预估准确率； 3.CTR&CVR网络数据Cotrain的问题： 发现：在模型的过程中，我们发现先对CTR...ranking提升实体推荐的效果等。...使用推荐的广告的数据作为辅助任务来提升搜索转化的效果？ 使用PC端的数据来提升mobile端的搜索转化效果？ 2.
在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。...即在相关性不强或者无相关性的多任务环境下进行信息共享，最终影响整体的网络效果；另一方面，在多任务建模过程中，还存在一种被称为跷跷板现象（seesaw phenomenon），简单来说就是在对多个目标进行优化的过程中，一个任务指标的提升伴随着另外一些任务指标的下降...以CTR和CVR为例，最终的目标通常是CTCVR，因此，可以分别训练一个CTR模型和CVR模型，如下图所示： 通常在实际的任务中会根据不同任务的重要性，对该任务赋予不同的权重。...缺点也是很明显的，主要有如下的几个方面： 多个模型结果的融合，这里面涉及到超参数的选择，通常可以采取grid search的方案确定超参； 每次调优一个模型，而不更新组合并不一定会带来最终效果的提升；...x}_i 在CVR塔中的结果。
2、论文介绍 CVR预估面临两个关键问题： 1....CVR = 转化数/点击数。是预测“假设item被点击，那么它被转化”的概率。CVR预估任务，与CTR没有绝对的关系。一个item的ctr高，cvr不一定同样会高，如标题党文章的浏览时长往往较低。...cvr_dtype = self...._cvr_tower_cfg.num_class, suffix='_ctcvr')) # CVR metric cvr_label_masked_name...实验发现，ESMM的跷跷板现象较为明显，CTR与CVR任务的效果较难同时提升。 链接： https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?
传统的 CVR 通常会面临样本选择偏差和数据稀疏两大的问题，从而使得模型训练变得相当困难。本文作者提出 ESMM 算法，通过定义新型多任务联合训练的方式，以全新的视角对 CVR 进行建模。...ESMM 并不是直接使用曝光样本来训练 CVR，而是利用 的关系，CTCVR 和 CTR 都可以通过曝光的样本进行训练，而 CVR 作为中间变量可以由 CTR 和 CTCVR 估算得到。...（可以这样理解，CVR 模型是没有监督信号的，而 CTR 和 CTCVR 都是有监督信号的，最后利用公式约束得到 CVR 模型。）...我们来看下 ESMM 的损失函数，由具有监督信息的 CVR 和 CTCVR 任务组成： 其中， 和 分别是 CTR 和 CVR 网络的参数； 为交叉熵损失函数。...此外，ESMM 模型中子网络也可以替换成其他更先进的模型，从而吸收其他模型的优势，进一步提升学习效果。 References Ma X, Zhao L, Huang G, et al.
在多目标的建模过程中，如果不同的学习任务之间较为相关时，多个任务之间可以共享一部分的信息，这样最终能够提升整体的模型学习效果。...即在相关性不强或者无相关性的多任务环境下进行信息共享，最终影响整体的网络效果；另一方面，在多任务建模过程中，还存在一种被称为跷跷板现象（seesaw phenomenon），简单来说就是在对多个目标进行优化的过程中，一个任务指标的提升伴随着另外一些任务指标的下降...以CTR和CVR为例，最终的目标通常是CTCVR，因此，可以分别训练一个CTR模型和CVR模型，如下图所示：图片通常在实际的任务中会根据不同任务的重要性，对该任务赋予不同的权重。...缺点也是很明显的，主要有如下的几个方面：多个模型结果的融合，这里面涉及到超参数的选择，通常可以采取grid search的方案确定超参；每次调优一个模型，而不更新组合并不一定会带来最终效果的提升；没有考虑两个数据之间的关系...，如上述的CTR与CVR之间存在顺序的关系；2.2.
实践证明，多目标优化的确可以明显提升GMV等核心业务指标。这篇小文将详细阐述我们去年将ESMM模型应用于蘑菇街商城场景的实践细节，包含离线模型结构优化和线上排序公式的优化。...第二象限是ctr低，但是cvr高的一类商品，喜欢数和销量较高，价格适中，这类商品是高潜商品。第三象限是ctr和cvr均低于均值的商品，它们的价格高，喜欢数和销量低，我们希望淘汰这批商品。...因此，CVR模型预估的是点击后的转化概率，即 。...CVR预估模型的本质，不是预测“商品被点击，然后被转化”的概率（CTCVR），而是“假设商品被点击，那么它被转化”的概率（CVR）。...同时，CVR与CTR网络的底层特征表达的参数是共享的，显然CTR训练所能利用的样本量更多，从而辅助CVR的学习，使CVR任务可以隐式地从大量未点击的曝光样本中学习，这种类似于迁移学习的参数共享机制可以极大缓解
介绍 CVR转化率预估过程中存在样本选择偏差和数据稀疏问题。这两个问题在阿里的上一篇论文ESMM中有提到，这里介绍一下。...ESMM模型使用多任务学习，分别学习post-view点击率CTR和post-view 点击转化率CTCVR，目标CVR通过两者计算得到CVR=CTCVR/CTR；点击率CTR是在整个样本空间上，即所有的曝光样本进行训练...同时两个任务CTR、CVR底层的embedding权重是共享的，可以缓解数据稀疏问题。...简单来说，ESM2的三个模块，功能分别是embedding训练结果共享、单任务训练，多任务组合得到最终结果CVR。...同时根据条件概率可以知道，我们最终的目标PCVR也适用于整个曝光样本，pCVR=pCTCVR/pCTR，这样就可以解决样本选择偏差问题，同时由于D/O Action行为样本相比于转化样本数据量会提升，对于数据稀疏问题也可以得到进一步缓解
最后讲一下精排阶段，这一阶段我们不仅要预估CTR、还要预估CVR，因为电商领域的推荐的目标一般是提高GMV（CTR * CVR * Price，商品的Price是确定的，无需预估）。...CVR的定义是用户从点击到购买的概率。那么对于用户购买来说，用户在商品详情页面停留的时间、对于评论的查看与否、是否会与商家进行交流会是一些比较有用的强特征。...但是，这些特征在线上预估阶段是无法获取的，我们需要在给用户展示物品的时候就来预估CVR，所以对于CVR预估来说，用户在点击后进入到商品详情页的一些特征同样是Privileged Features。...使用这些Privileged Features，是可以提升模型的预测精度的。...因此，一种做法是同时训练Teacher网络和Student网络，二者的损失函数变为： 这么做虽然能够带来训练速度的提升，但有时候的效果是比较差的。
以pCVR为例，实时预测模块RTP当实际CVR很高时，给出的预测值pCVR也预测得越高。依据预测pCVR将所有广告分为20组，对应实际CVR与pCVR/CVR比例如下图所示。 ?...（图中出现了一个折点，折点之后CVR发生下降，但是gap很大–这属于’CVR越大，ratio越大吗？？？‘） pCVR校正公式为： ? 其中，tc为校正阈值，通常为0.012。...Strategy 3：不调价直接修改rankscore公式，不再是eCPM排序，改成pctr * pcvr * bid，像提升gmv。...实验效果如下表，相对策略0，策略1和3的千次展示GMV和ROI都提高了；但RPM降了，只有策略2（OCPC）在3个指标上都获得了提升。 ? 线上效果 ?...Strategy 2上线效果和线下一致，在3个指标上均获得了提升。 此外，作者提出本文的机制具有普适性，并不局限于GMV。
效果广告是为了直接提升某个产品的用户数量或者销售收入。 而品牌广告则是为了通过提升品牌知名度美誉度从而间接带来该品牌产品用户和销售收入的增长。 大家所熟悉的互联网广告大部分都是效果广告。...五， CTR和CVR预估 从eCPM的计算公式中可以看到，对于CPC广告，计算它的关键是准确地估计点击率CTR。...而对于CPA广告，要计算eCPM，不仅需要准确地估计点击率CTR，还需要准确地估计转化率CVR。 可以说，CTR和CVR估计得准不准，直接决定了广告流量分发的效率，从而决定了广告平台的最终收益。...从算法角度来看，CTR预估和CVR预估可以转换成一个二分类问题(点击还是没点击，转化还是没有转化)。...但广告的CTR/CVR预估和推荐系统的精排有一点细微的差别，推荐系统的精排业务上只关心这个排序的相对值，但是广告系统的CTR/CVR预估是关心这预估概率的绝对值的。
所以我们唯一的变化就是把交叉的粒度变成了Bit级别，这样的AutoInt也给我们的AUC带来7个千分点的提升。 4. CVR预估--ESMM，GradNorm ?...直播推荐的本质不是CTR而是CVR。即我们需要让用户get到直播间的内容，而不是仅仅让他点进去。CTR和CVR是有一定的用户路径的，也就是说我们要先去点然后才能成为CVR。...而且CVR对于我们最终的留存是有一定的相关性的，如果我们超过一定的时间，用户的直播的留存就会有一些比较显著的提升。在这样的思考下，我们也采用了一些业界比较通用的方案，就是ESMM。...第一，就是选择的偏差，从CTR到CVR是一个选择的偏差。第二个问题就是CVR这样的问题在我们的场景里也是比较稀疏的。 ?...我们在上了CGC以后，在点击率和有效点击，以及时长方面都有很大提升。 ?
更准确的说，CVR预估模型的本质，不是预测“item被点击，然后被转化”的概率（CTCVR），而是“假设item被点击，那么它被转化”的概率（CVR）。...这就是不能直接使用全部样本训练CVR模型的原因，因为咱们压根不知道这个信息：那些unclicked的item，假设他们被user点击了，它们是否会被转化。...如果直接使用0作为它们的label，会很大程度上误导CVR模型的学习。...因为我们现在在全样本空间上进行训练，不是只在点击的样本上进行训练，所以样本就多了很多，所有样本可以进行辅助更新CVR网络中的Embedding，这样Embedding向量就会训练的更加充分。...特点：多任务学习中往往存在跷跷板现象，也就是说，多任务学习相对于多个单任务学习的模型，往往能够提升一部分任务的效果，同时牺牲另外部分任务的效果。
换句话说，先有蛋（声明）后又鸡（赋值） foo(); // 这里不会报错，因为 foo 函数声明提升了 function foo() { console.log(a); // undefined...，但是函数表达式不会被提升 为什么是 TypeError 而不是 ReferenceError 呢？...因为 var foo 会提升，但是类型是不确定的 函数优先 函数声明和变量声明都会被提升，但是函数会首先提升，然后才是变量 foo(); // 1 var foo; function foo() {...这意味着无论作用域的声明出现在什么位置，都将在代码本身被执行前被首先执行，可以将这个过程形象的想象成所有的声明都会被移动到各自作用域的最顶端，这个过程被称为提升。...声明本身会被提升，而包括函数表达式的赋值在内的赋值操作并不会提升。 要注意避免重复声明，特别是当普通的 var 声明和函数声明混合在一起的时候吗，否则会引起很多危险的问题！
有人回答我说 "啊，变量提升呀..."...，我最开始的理解，就算变量提升，第一种情况提升之后，应该是这样啊： var getName; getName = function(){alert(1)}; function getName(){alert...殊不知不只有var声明才会提前，以function fn(){}这种形式声明的函数，会被提升到作用域的最最顶部，然后再是变量的提升。...console.log(1)}; but fn();//2 var fn = function(){console.log(1)}; function fn(){console.log(2)} 足以说明函数提升的更凶一些
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