ESMM模型中的BASE子网络可以替换为任意的学习模型,因此ESMM的框架可以非常容易地和其他学习模型集成,从而吸收其他学习模型的优势,进一步提升学习效果,想象空间巨大。 思考 1、为什么esmm cvr塔是在点击样本空间中学习? esmm不是直接学习cvr转换率,因为cvr在整个曝光样本空间上学习效果是不好的。 esmm通过loss学习pctcvr来...
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...
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...
ESMM模型的精华在于通过学习CTR和CTCVR来间接学习CVR，利用迁移学习的思想在两个子网络的embedding层共享embedding向量，以提高CVR任务的训练效果。此外，模型通过共享特征表示，使得CVR子任务也能从只有展现没有点击的样本中学习，有效缓解了训练数据稀疏性问题。总结而言，全空间多任务模型（ESMM）通过利用用户...
1.1 ESMM产生背景 样本选择偏差:构建的训练样本集的分布采样不准确 稀疏数据:点击样本占曝光样本的比例很小 1.2 ESMM原理 解决思路:基于多任务学习,引入CTR、CTCVR消除样本选择偏差和稀疏数据 三个预测任务: pCTR:点击率预估模型 pCVR:转化率预估模型 pCTCVR: 点击和转化率预估模型 ...
阿里CVR预估模型之ESMM是一个基于多任务学习框架的模型，旨在解决CVR预估中的数据稀疏和样本选择偏差问题。以下是关于ESMM模型的详细解答：1. 模型背景与目的 背景：CVR预估相较于CTR预估面临更为复杂的挑战，因为无法直接使用所有样本进行训练，特别是那些未被点击的样本。 目的：通过在模型中体现点击到转化...
esmm的损失函数 mse 损失函数 1.MSE损失函数 损失函数是机器学习与深度学习里面的重要概念。从名字上就可以看出,损失函数(Loss Function)反应的是模型对数据的拟合程度。一般来说,损失函数越小,说明模型对数据的拟合也越好。同时我们还希望当损失函数比较大的时候,对应的梯度也会比较大,这样梯度下降的时候更新也会快...
一句话总结:作者提出了一种用于 CVR 建模的多任务联合训练方法——ESMM,其充分利用了用户点击、转换的顺序性,并借助 CTR 和 CTCVR 两个辅助任务来训练 ESMM 模型,并通过三者的关系约束得到 CVR 模型。ESMM 模型可以很好的解决传统 CVR 建模中出现的样本选择偏差和数据稀疏的两大难题,并在真实数据集中取得 SOTA 的...
ESMM环境 环境模块 整理SpringCloud相关组件的demo,自己重新复习一下,做个记录。 首先搭建初始环境、公共模块。 一、创建一个父工程 springcloud 通过IDEA,使用maven方式创建一个父模块,将src文件删除,因为用不到。当然用不用的到 需要结合实际工作之中。