总结

预估cvr，用ctr模型与ctcvr模型相乘得到输出，loss为ctr loss + ctcvr loss

细节

点击、转化样本，可以分为：无点击、有点击、有转化
转化率模型，如果在有点击的样本上训练，数据非常少。如果在全体样本上训练，数据分布有偏。因此，记x是特征，y = 1表示有点击，z = 1表示有转化，有：
p(y=1,z=1∣x)⏟pCTCVR=p(y=1∣x)⏟pCTR×p(z=1∣y=1,x)⏟pCVR\underbrace{p(y=1, z=1|x)}_{\text{pCTCVR}} = \underbrace{p(y=1|x)}_{\text{pCTR}} \times \underbrace{p(z=1|y=1, x)}_{\text{pCVR}} pCTCVRp(y=1,z=1∣x)=pCTRp(y=1∣x)×pCVRp(z=1∣y=1,x)

想要得到转化率CVR模型，只需要训练CTCVR模型及CTR模型即可

理论上来说，CVR模型应该是CTCVRCTR\frac{CTCVR}{CTR}CTRCTCVR，但是实际效果来看，CTCVR×CTRCTCVR \times CTRCTCVR×CTR更好。因为两个模型相乘，可以保证结果<1，相除的话不太稳定。

loss来自两部分，一部分是ctr模型，一部分是ctcvr模型

实验

数据集
公开数据集：https://tianchi.aliyun.com/datalab/dataSet.html?dataId=408
baseline：emb+MLP，division（分别训练，没有联合loss），esmm
评估指标：auc（mean ±\pm± std）

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