在esmm中的ctcvr经常出现auc0.5的原因大概率是样本比率不均衡导致的正例样本缺失,ctcvr的label是展现->转化的路径,正常情况下这个比率会非常低,点击率 * 转化率,所以当出现在训练一开始阶段或者没有额外处理政府样本不均衡的问题,就会经常出现auc0.5。 (4)ESMM的AUC分桶数设置导致的精度问题? 这个问题基本每个实际...
传统的的推荐系统仅用Xc作为训练样本来训练CVR预估模型。首先用户会impression一部分商品,然后选择感兴趣的进行click操作,再从click生成的集合中选择一些感兴趣的进行conversion操作,也就是购买。之前的baseline在解决该问题的时候,直接把CTR预估模型套用在CVR场景,特别是在构建训练数据集的时候,原来的构造方法正样本选取的...