概述
导语：在搜索推荐场景中，GMV是重要的业务指标，点击率预估模型(pCTR)，转化率预估模型(pCVR)是整个算法应用场景中重要的组成部分，它们与GMV的关系可以用一个等式大致来表示:曝光,因此pCTR,pCVR预测的越准确，能够创造的价值也越大；从模型训练的角度来看，
点击
这条漏斗型的路径中，样本量在不同阶段存在几个数量级的差异，不同阶段能够获取到的特征也是不一样的，同时训练样本选取不当时，会出现线下训练与线上推理阶段在样本空间不一致的问题，本文通过结合阿里公开的三篇论文来看看业界利用多任务学习，知识蒸馏等深度学习技术解决这些问题，以及在其他场景中可借鉴地方。购买转化
- 数据稀疏性与样本选择偏差
- 曝光和点击阶段的可用特征不一致
- ESMM网络结构
- ESMM增强版本
- 点击率预估pCTR-全量样本
最后
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