学习总结

ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效果。
ESMM解决了真实场景中CVR中的SSB和DS问题。CVR（Conversion rate）转化率：衡量CPA广告效果的指标，用户点击广告到成为一个有效的激活（如注册额或者成为付费用户）的转化率，所以CVR=转化量 / 点击量。
- SSB样本选择偏差问题：传统的CVR模型是以点击数据为训练集，点击并转化为正例，点击未转化为负例，但是训练好的模型在实际使用时，是对整个空间的样本数据进行预估（而非对只对点击样本），即训练数据和实际要预测的数据来自不同的分布。
- DS：很多时候给CVR训练数据的点击样本远小于CTR预估使用的曝光样本。
正因为点击->转化，是两个强相关的连续行为，ESMM作者为了结合两个行为，在整个空间上进行训练和预测，所以多任务学习MTL。
下一篇MMOE还在补中。

文章目录

学习总结
一、多任务模型
- 1.1 背景与动机
- - （1）使用多任务学习的原因
  - （2）为什么多任务学习有效？</

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