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ESSM理论分析：.样本选择偏差(sampleselectionbias,SSB)：传统的推荐系统仅用Xc中的样本来训练CVR预估模型，但训练好的模型是在整个样本空间X去做推断的。.由于点击事件相对于曝光事件来说要少很多，因此只是样本空间X的一个很小的子集，从Xc上提取的特征相...
论文引用:Ma,Xiao,etal.“Entirespacemulti-taskmodel:Aneffectiveapproachforestimatingpost-clickconversionrate.”The41stInternationalACM…
有关ESSM模型的更多细节，参考文章：推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM7.4京东强化学习推荐模型京东通过强化学习来进行List-wise的推荐。
Estimatingpost-clickconversionrate(CVR)accuratelyiscrucialforrankingsystemsinindustrialapplicationssuchasrecommendationandadvertising.ConventionalCVRmodelingappliespopulardeeplearningmethodsandachievesstate-of-the-artperformance.Howeveritencountersseveraltask-specificproblemsinpractice,makingCVRmodelingchallenging.Forexample,conventional…
2、ESSM模型2.1模型结构阿里妈妈的算法同学提出的ESMM模型借鉴了多任务学习的思路，引入了两个辅助的学习任务，分别用来拟合pCTR和pCTCVR，从而同时消除了上文提到的两个挑战。ESMM模型能够充分利用用户行为的顺序性模式，其模型架构
M模型2.1模型结构阿里妈妈的算法同学提出的ESMM模型借鉴了多任务学习的思路，引入了两个辅助的学习任务，分别用来拟合pCTR和pCTCVR，从而同时消除了上文提到的两个挑战。ESMM模型能够充分利用用户行为的顺序性模式，其模型架构下图所示：
五、DeepFM华为2017年的文章GuoH,TangR,YeY,etal.DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction[J].2017.（一）优势是端对端的学习模型，wide部分和deep部分共享一样的输入，不需要额外的特征工程，能够
ESSM理论分析：.样本选择偏差(sampleselectionbias,SSB)：传统的推荐系统仅用Xc中的样本来训练CVR预估模型，但训练好的模型是在整个样本空间X去做推断的。.由于点击事件相对于曝光事件来说要少很多，因此只是样本空间X的一个很小的子集，从Xc上提取的特征相...
论文引用:Ma,Xiao,etal.“Entirespacemulti-taskmodel:Aneffectiveapproachforestimatingpost-clickconversionrate.”The41stInternationalACM…
有关ESSM模型的更多细节，参考文章：推荐系统遇上深度学习(十九)--探秘阿里之完整空间多任务模型ESSM7.4京东强化学习推荐模型京东通过强化学习来进行List-wise的推荐。
Estimatingpost-clickconversionrate(CVR)accuratelyiscrucialforrankingsystemsinindustrialapplicationssuchasrecommendationandadvertising.ConventionalCVRmodelingappliespopulardeeplearningmethodsandachievesstate-of-the-artperformance.Howeveritencountersseveraltask-specificproblemsinpractice,makingCVRmodelingchallenging.Forexample,conventional…
2、ESSM模型2.1模型结构阿里妈妈的算法同学提出的ESMM模型借鉴了多任务学习的思路，引入了两个辅助的学习任务，分别用来拟合pCTR和pCTCVR，从而同时消除了上文提到的两个挑战。ESMM模型能够充分利用用户行为的顺序性模式，其模型架构
M模型2.1模型结构阿里妈妈的算法同学提出的ESMM模型借鉴了多任务学习的思路，引入了两个辅助的学习任务，分别用来拟合pCTR和pCTCVR，从而同时消除了上文提到的两个挑战。ESMM模型能够充分利用用户行为的顺序性模式，其模型架构下图所示：
五、DeepFM华为2017年的文章GuoH,TangR,YeY,etal.DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction[J].2017.（一）优势是端对端的学习模型，wide部分和deep部分共享一样的输入，不需要额外的特征工程，能够
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