Generalized Delayed Feedback Model with Post-Click Information in Recommender Systems
Jia-Qi Yang De-Chuan Zhan
Nanjing University
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/a7f90da65dd41d699d00e95700e6fa1e-Paper-Conference.pdf
转化率预估（比如预测某个用户购买某个商品的概率）在机器学习推荐系统中是一个基本问题。但是，真实的转化样本有时很长时间才能返回，这就破坏了推荐系统的时间轴。
先作利用较早的转化来缓解延迟反馈的问题。这篇文章指出，点击后的用户行为对转化率预估来说也是有用信息，并且可以提升时间抽的连贯性。
作者们提出一种广义延迟反馈模型，GDFM，同时利用点击后行为，并且将较早转化当做随机点击后信息，这样就可以高效地流式训练GDFM。基于GDFM，作者们还建立了一种新的视角，即延迟反馈带来的性能差距，这种差距可以归结于时序差距和采样差距。
基于分析，作者们提出利用时序距离和样本复杂度来衡量点击后信息的质量。训练目标通过突出信息量大和及时的信号来重新加权。
作者们在公开数据集验证了以上分析，实验结果表明了作者们所提方法的有效性。
点击后行为（如加购物车）相对转化的延迟要短很多
这篇文章的主要贡献如下
不同情形下的目标函数对比如下
网络结构图示如下
交叉熵通常会随时间增长而增加，加购物车->购买的条件分布比转化率相对稳定
GDFM流式训练以及权重更新算法伪代码如下
流式评估方案如下
实现细节简介如下
几种方法的效果对比如下
不同超参数对模型效果影响如下
代码链接
https://github.com/ThyrixYang/gdfm_nips22
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