Att exakt beräkna konverteringshastigheten efter klicket (CVR) är avgörande för rankningssystem i industriella tillämpningar såsom rekommendationer och reklam. Konventionell CVR-modellering tillämpar populära djupinlärningsmetoder och uppnår toppmoderna resultat. Det stöter dock på flera uppgiftsspecifika problem i praktiken, vilket gör CVR-modellering utmanande. Till exempel tränas konventionella CVR-modeller med prover av klickade intryck medan de används för att göra slutsatser på hela utrymmet med prover av alla intryck. Detta orsakar ett urval bias problem. Dessutom finns det ett extremt data gleshet problem, vilket gör modellen passar ganska svårt. I detta papper modellerar vi CVR i ett helt nytt perspektiv genom att använda sekventiella mönster av användaråtgärder, dvs intryck → klicka → konvertering. Den föreslagna hela rymden multi-task modell (ESMM) kan eliminera de två problemen samtidigt genom att i) modellera CVR direkt över hela utrymmet, ii) använda en funktion representation överföring lärande strategi. Experiment på dataset som samlats in från trafikloggar från Taobaos rekommenderade system visar att ESMM avsevärt överträffar konkurrensmetoderna. Vi släpper också en urvalsversion av denna datauppsättning för att möjliggöra framtida forskning. Såvitt vi vet är detta den första offentliga datauppsättningen som innehåller prover med sekventiellt beroende av klick- och konverteringsetiketter för CVR-modellering.
Nyligen, Ma et al. föreslå en hel utrymme multi-task modell (ESMM) för att uppskatta efter-klick konverteringshastighet REF.
Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}