来源 | 夕小瑶的卖萌屋作者 | 卖萌酱

众所周知，与CV、NLP不同，搜索、广告、推荐领域的学术界paper在很多问题上喜欢各玩各的，缺乏一个统一可比的benchmark。

就推荐/广告中核心的CTR预估问题来讲，从传统的LR、FM到Wide&Deep、DeepFM、DCN、DFN等花里胡哨的模型，看似模型结构越来越fancy，但真实效果来说，我觉得每个CTR从业者往往都心知肚明：

这么nb的模型，放在我的业务场景里怎么就没了效果捏？

关注CTR问题的小伙伴，可能会对2020年华为发表在CIKM'21的一篇论文有印象：

论文标题：
Open Benchmarking for Click-Through Rate Prediction
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2009.05794.pdf

论文对2007-2020年提出的若干CTR模型做了统一的评测。

然而，

一直到几个月前，这个benchmark才刚刚开源。。。尽管开源行为非常低调，但还是被卖萌酱抓到了，贴上repo链接：

https://github.com/huawei-noah/benchmark/tree/main/FuxiCTR

关于这个CTR Benchmark，下面贴上知乎大佬@失落的萨特 对此的评价[1]：

有些实践经验的小伙伴都知道，迭代了几轮之后的搜索推荐排序模型，模型结构的优化空间是非常小的。很多论文提出的idea，也就在toy dataset上面跑跑，拿到大公司的核心业务场景上，基本没什么用。排除作者恶意灌水之类的问题，原因可能是：

1. 搜索推荐是个工业场景，对比CV NLP，核心的数据和系统相对闭源，public dataset的特征，样本，数据背后对应的问题，对于大公司核心业务场景来说都太简单了。在这样简单的数据/任务上做的提升，可能是没办法迁移到复杂的真实系统中。

2. 各个公司发的文章有时候也没办法真正相互借鉴，因为大家的数据和系统还是不同的，系统的完善程度，复杂度，数据的规模，特征的复杂度，系统和用户交互的真实情况，仍然存在很大的差异。说白了公司里面一些小场景做的提升，拿到大场景上就未必有效了，更别提放到其他公司，其他系统，其他数据上。每篇paper都号称吊打SOTA，可惜其实没几篇是真正的SOTA。

3. 大公司的算法工程师忙着处理数据和迭代系统，大家的日常工作就不是在一个相对固定的环境上冥思苦想，刷分打榜。等工作拿到业务效果，要发paper，PR时候才随便找个公开数据集跑跑，跑出来的实验结论可想而知。综上，其实现在搜推广的research community，面临各说各话，关公战秦琼的窘境，真实有效的方法不多。当然可能其他深度学习领域也是类似的。说回这篇FuxiCTR，做了一个CTR模型的benchmark，在Criteo, Avazu两个数据集上，对比了最近几年经常提到的一些模型。因为是benchmark类的文章，实验做的还是比较严谨的，下面是实验结果：

   

几点个人看法:

1. 两个数据集上，SOTA对比DNN大概0.3%, 0.4% CTR AUC的提升。提升幅度终于有点和工作中对的上了=。=，现在一些paper，随便改改网络连接就report几个点的AUC提升，嗯，还沉迷在做科幻作家的状态。

2. 两个数据集对比大公司核心业务场景的数据，还是toy dataset。二三十个特征，几千万的样本，做explicit feature interaction的模型收敛快，可能会占点便宜。但真实的搜推场景往往是数据源源不断，模型越来越大的，在增量训练的情况下，0.3~0.4%相对DNN的优势都不见得保持住。

3. 对于这么小的数据集，要做0.3%~0.4% CTR AUC的提升其实有很多其他办法，比如做做特征工程，DNN加大加宽，增量训练，ODL，跨场景正样本迁移等等。

4. 在上面这些都做过几轮优化的情况下，模型的baseline已经很强了，文中提到的0.3%~0.4%的结构优化提升，可能会收敛到0.1%~0.2%，甚至根本不存在。

总结下，还是希望看到更多FuxiCTR这样的工作，让整个RS/IR community能多点共识，论文和工作能少点割裂。

参考资料

[1]读paper--FuxiCTR: https://zhuanlan.zhihu.com/p/404814833