ESMM(Entire Space Multi-task Model)是2018年阿里巴巴提出的多任务学习模型。基于共享的特征表达和在用户整个行为序列空间上的特征提取实现对CTR、CVR的联合训练 解决的问题 SSB(sample selection bias) 如下图1所示,传统的CVR模型的训练样本是基于点击样本构成的,只是真实展现样本的一部分 图1 SSB DB(data sparsity...
代码实现 基于EasyRec推荐算法框架，我们实现了ESMM算法，具体实现可移步至github：EasyRec-ESMM。EasyRec介绍：EasyRec是阿里云计算平台机器学习PAI团队开源的大规模分布式推荐算法框架，EasyRec 正如其名字一样，简单易用，集成了诸多优秀前沿的推荐系统论文思想，并且有在实际工业落地中取得优良效果的特征工程方法，集成训练...
1、基本思想 目前用的较多的算法ESMM和MMOE类的算法,都是基于目标的重要性是对等或线性相关来优化的,也一定程度上仿真建模解决了业务的需求。后面会细讲一下最基础的两个算法ESMM和MMOE,这里概括一下: ESMM:定义p(CTR)为曝光到点击的概率,那么点击然后购买的概率为p(CTCVR),他是定义在点击后的样本集上的,如...
一、提出背景 ESMM (Entire Space Multi-task Model，全空间多任务模型) 是阿里妈妈精准定向广告算法团队...
首先对问题本身提出质疑，那就是ESMM不一定可以提升cvr。ESMM的损失是ctcvr与ctr的损失加和，提高的是ct...
快看esmm 模型理论与实践 近两年,多目标学习 (Multi-Task Learning,MTL)甚嚣尘上。除了因为国内外大量互联网公司业务与算法优化步入深水区,需要更复杂的网络来应对复杂的业务之外,很多MTL 深度学习模型结合业务场景进行不断突破的设计思想让人惊艳不已,更是不由得让人敬佩算法工程师( 我的同行们～ ) 的创新能力,...
ESMM的核心是利用Multi-Task Learning（MTL）方法，考虑点击与转化之间的连续行为链。模型区分了CTR和CTCVR任务，后者涉及全部样本空间。模型结构通过学习CTR和CTCVR，间接估计CVR，网络结构中包括了CTR和CTCVR的目标函数。在EasyRec推荐算法框架下，ESMM已实现并开源，如需更多细节，可查阅相关GitHub代码。尽管...
然后将这些损失函数组合起来，形成一个总的损失函数。然而，ESMM可能是为了简化模型设计和计算，只支持...
传统的CVR模型(也就是直接对conversion rate建模的模型)在实际应用中面临两个问题(样本选择偏差与数据稀疏性问题)。为了解决这两个问题,本文提出ESMM模型。该模型巧妙地利用用户行为序列去建模这个问题,从而证明(在淘宝的业务场景下)对Post-click conversion Rate 非常有帮助。其实,其实的真实思想就是基于贝叶斯公式去预...
基于这种关系,我们联合 Embedding 和 MLP 网络设计了 ESMM 架构: ESMM 借鉴多任务学习的思想,将模型分为左右两个模块,左边是我们需要的 CVR 模块,右边是 CTR 和 CTCVR 辅助训练模块,恰当的引入了用户操作的顺序性,同时消除了 CVR 建模出现的两个问题。