EGEAN：一种用于点击后转化估计的曝光引导嵌入对齐网络
机器学习
2024-12-11 v1 人工智能
摘要
准确的点击后转化率（CVR）估计对于在线广告系统至关重要。尽管针对样本选择偏差问题设计了显著的因果方法，CVR 估计仍然面临由于协变量偏移带来的挑战。鉴于点击空间与非点击空间中协变量分布的内在联系，本研究提出了一种曝光引导嵌入对齐网络（EGEAN），以解决由协变量偏移引起的估计偏差。此外，我们提出了一种参数变化双重稳健估计器并结合稳态控制，以更好地处理小倾向性问题。在美团广告系统上进行的在线 A/B 测试表明，我们的方法在 CVR 和 GMV 方面显著优于基线模型，验证了其有效性。代码地址：https://github.com/hydrogen-maker/EGEAN。
引用
@article{arxiv.2412.06852,
title = {EGEAN: An Exposure-Guided Embedding Alignment Network for Post-Click Conversion Estimation},
author = {Huajian Feng and Guoxiao Zhang and Yadong Zhang and Yi We and Qiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06852},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 3 figures, 3 tables