阿里解决推荐系统延迟反馈问题：CVR无偏估计算法

"阿里提出的CVR无偏估计算法针对推荐系统中常见的延迟反馈问题，旨在提高转化率预估的准确性。" 推荐系统是现代互联网服务的重要组成部分，尤其是在广告和电商领域，它们依赖于准确预测用户的点击后转化率（Click-Through Rate, CTR）和转化率（Conversion Rate, CVR）。CTR预测模型可以识别哪些用户更可能点击广告或商品，而CVR模型则进一步判断这些点击是否会转化为实际购买。然而，推荐系统面临一个关键挑战——延迟反馈问题。 延迟反馈问题源于用户行为的异步性。用户在点击商品后，可能需要一段时间才进行转化，如购买。传统的流式采样方法可能只能捕获短时间内用户的行为，导致部分转化未被记录，从而使得样本被误分类为非转化样本。这种误差会直接影响CVR模型的训练，因为它基于不完全的信息。 为解决这个问题，早期的方法尝试预测转化的延迟时间，但这需要训练一个额外的模型，且在实际的流式架构中，该模型往往无法使用无偏样本进行训练。此外，延迟样本的稀疏性可能导致预测精度下降。 近年来，研究者们转向利用重要性采样来纠正延迟反馈样本的偏差。这种方法虽然能在一定程度上改善问题，但无法完全解决假负样本（即被错误标记为非转化的延迟转化样本）参与训练的问题，这可能降低模型的预测精度。 阿里提出的CVR无偏估计算法通过矫正不同样本的权重，针对这一问题进行了优化。论文《Asymptotically Unbiased Estimation for Delayed Feedback Modeling via Label Correction》详细阐述了这一方法。它不仅考虑了如何更有效地利用正样本，还试图减少因假负样本导致的训练误差，从而在公开数据集和工业界数据集上实现了更好的预测效果。 论文链接：[https://arxiv.org/pdf/2202.06472.pdf](https://arxiv.org/pdf/2202.06472.pdf) 阿里这项创新的工作为推荐系统提供了一种新的延迟反馈处理策略，提高了CVR预估的准确性和模型的泛化能力，这对于提升用户体验和商业效益具有重要意义。通过更精确地预测用户的转化行为，企业能够更精准地投放广告，优化产品推荐，从而提高转化率和客户满意度。