SIGIR'21「微软」：强化学习过滤负样本噪声提升点击率

title：RLNF: Reinforcement Learning based Noise Filtering for Click-Through Rate Prediction

link：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.3463012

from：SIGIR 2021

1. 导读

本文可以看做是负样本筛选方面的一篇文章，主要是考虑到直接采用未点击的样本作为负样本会存在许多的噪声，利用强化学习从原始的负样本中筛选出有效的负样本用于提升ctr模型的性能。

文章主要是在PULNS这篇文章的基础，在推荐场景中使用发方法，该兴趣的小伙伴可以看看这篇文章，在文末有文献名字。并且本文涉及策略梯度方面的相关内容，不熟悉的小伙伴，网上有许多相关内容，也可以通过下方链接简单了解。https://www.bilibili.com/video/BV13W411Y75P?p=22

2. 方法

2.1 问题定义

给定一个样本s=(x,y)，其中x是s的特征，y是标签，U和P分别表示负样本和正样本。通常我们直接使用U，P集合来训练模型，而本文是利用RLNF对负样本集合进行去噪后，选择有效的负样本进行训练，将去噪后的负样本集合定义为N。

2.2 方法概览

如图所示为模型的总体流程，该方法以PULNS[1]为基础，以噪声过滤器为agent，ctr模型和正负样本数据集（U，P）为环境。主要分为两步：噪声过滤器增强和ctr模型增强。

第一阶段，噪声过滤器遍历包含噪声的负样本数据集U，对于其中的每个样本，以其特征x为输入，输出为动作（决定是否为有效负样本），然后环境基于动作返回奖励，利用基于策略梯度的方式更新噪声过滤器
第二阶段，得到更新后的噪声过滤器选出有效样本的集合N，然后用N和P来增强ctr模型。

2.3 RLNF核心组件

2.3.1 CTR预估模型

这里的ctr模型可以是常见的任意ctr模型，比如DIN，DIEN，deepFM等等，主要就是用于预估ctr。

2.3.2 噪声过滤器

正如“方法概览”中所述，噪声过滤器是以样本特征为输入，输出为动作，这个动作用于决定是否是有效负样本。其输出为0到1的概率，整个模型为MLP+relu+sigmoid。动作策略函数如下，

2.3.3 奖励

由于最终是希望提升ctr模型的性能（如auc），所以最直接的方法就是将auc作为奖励，因此一种自然而然的想法是，在噪声过滤器选择有效负样本后，将所选择的有效负样本用于增强CTR预测模型，并将增强CTR预测模型的AUC分数作为延迟奖励。但是，这种方式是低效的，因为每遍历一次U，只能更新一次噪声过滤器。

因此，作者将U划分为L组，，每个组中包含一些样本,，噪声过滤器从中选出有效负样本定义为，同时从P中随机选出个作为正样本子集定义为。然后将G'和P'输入到ctr模型微调，在验证集上得到auc作为奖励，定义为z。因为z始终是非负的，因此直接用z作为奖励会使得噪声过滤器难以收敛，因此将奖励改写为r=z-b，其中b是在P和U上训练得到的模型的auc。

除了延迟奖励可以用于优化噪声过滤器，ctr模型的输出也可以增强噪声过滤器。对于G中的第i个样本si，如果ctr模型将其预测为有效负样本（即，预测概率p<0.5），那么当动作ai=1时，噪声过滤器应该得到正向奖励；反之ai=0，则负向奖励。对于ctr模型预测p>=0.5的情况，同理。

总体奖励函数可以设计如下，u是G的大小，当是G中的样本的时候，就采用第一种反馈；当是验证集得到auc时，采用第二种反馈。

2.4 训练

2.4.1 噪声过滤器优化

对于某个G，过滤器遍历G后，对每个样本采取动作a，然后得到奖励r，得到轨迹为和延迟反馈。目标为最大化总奖励的期望，目标函数为下式，其中α控制延迟反馈的重要性。

可以用策略梯度的方式更新，目标函数关于θ的公式如下，

用对未来奖励进行衰减，将上式求和部分改写为，从而改写整个梯度公式为下式，

3. 结果

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4. 相关文献

[1] Chuan Luo, Pu Zhao, Chen Chen, Bo Qiao, Chao Du, Hongyu Zhang, Wei Wu, Shaowei Cai, Bing He, Saravanakumar Rajmohan, and Qingwei Lin. 2021. PULNS: Positive-Unlabeled Learning with Effective Negative Sample Selector. In Proceedings of AAAI 2021.

- END -

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