SIGIR’20阿里巴巴利用Domain Adaptation在long-tail item上的实践

Domain Adaption应该是前几年CV里比较火的topic，这几年在推荐里也逐渐被应用了。。。本文给分享的是阿里巴巴在SIGIR’2020上的一篇文章——《ESAM: Discriminative Domain Adaptation with Non-Displayed Items to Improve Long-Tail Performance》利用DA解决long-tail问题，提升模型表现。文中提到该方法已经在阿里实际业务上部署过，取得了不错的效果。

摘要&贡献

大部分ranking的模型都是基于被展示的items(大部分为hot items)进行训练，然后却被用来在整个displayed 和non-displayed items空间里进行检索和推荐(大部分non-displayed的为long-tailed items)。由于样本选择偏差，所谓的long-tailed items所学的特征表示也就是不充分(或者说有偏差的)，这就导致了在这一部分长尾数据上表现比较差。

所谓长尾与否就可以根据其被展示的频率进行划分。本文作者对两个公开的数据集进行了分析，分别是MovieLens和CIKM Cup 2016 datasets，发现被展示过的items中有82%的为hot items，未被展示的有85%为long-tailed items。

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