本文是一位拥有五年算法研究经验的资深人士分享的面试笔记。在面试中，他详细阐述了在CVR预估方面的丰富经验和研究成果，特别是在ESMM模型中的突出贡献。他还分享了处理数据稀疏、样本选择偏差和延迟反馈等挑战的方法，并介绍了ESSM模型的核心思想和创新之处。
岗位： 算法研究员 从业年限： 5年
简介： 作为一名拥有5年经验的算法研究员，我专注于解决CVR预估中的数据稀疏、样本选择偏差和延迟反馈等问题，通过创新的多任务学习方法和特征工程技术，显著提高了CVR预测的准确性。
问题1：请简述您在CVR预估方面的经验和研究成果，特别是在ESMM模型中的贡献。
考察目标：
回答： 在我从事CVR预估的研究工作中，我主要参与了ESMM模型的研发与实施。这个模型通过结合CTR和CTCVR两个辅助任务，以及共享底层Embedding层和隐式学习pCVR，有效地解决了样本选择偏差和数据稀疏性问题。例如，在DSP平台工作时，我们利用ESMM模型准确预测转化率，从而更有效地制定广告投放策略，显著提升了平台的盈利能力。此外，在推荐系统中优化GMV也是一个重要的研究方向。我们通过结合多目标排序问题，尝试不同的策略来提高点击率和转化率，最终实现了整站GMV的提升。这个过程中，我深入研究了各种因素对CVR的影响，并通过实验验证了我们的方法的有效性。为了应对样本选择偏差问题，我们采用了AMAN和无偏采样等方法。同时，在数据稀疏的情况下，我们利用过采样技术来增加样本数量，从而提高模型的泛化能力。总的来说，我在CVR预估方面的经验和研究成果展示了我在深度学习、多任务学习、特征工程和模型优化等方面的专业技能，这些都为我未来的职业发展奠定了坚实的基础。
问题2：在您的研究中，您是如何处理样本选择偏差（SSB）问题的？请举例说明您所采用的方法及其效果。
考察目标：
回答： 在处理样本选择偏差（SSB）问题上，我采取了几种策略。首先，我利用数据增强技术，比如重采样和生成合成数据，来模拟真实世界的数据分布，特别是在处理那些在训练集中很少出现的用户或物品时。这就像给模型“喝咖啡”，让它更清醒一些，更好地捕捉到那些不常见的但重要的信息。
其次，我引入了无偏采样策略。过去，我们可能会偏向于那些在训练集上出现频率高的样本，但这样做其实是有偏的。因此，我设计了一种算法，完全不考虑样本在训练集中的出现频率，而是随机选择，这样每个样本都有同等的机会被选中，这种方法就像是在公平的抽奖中选人一样，确保了模型的公正性。
最后，我还用迁移学习的方法。在大规模数据集上先训练一个模型，然后再把模型迁移到小数据集上进行微调。就像是在健身房先举重，然后再进行短跑训练，这样可以帮助我在有限的数据上也能保持良好的状态。
通过这些方法，我成功地减少了SSB对CVR预估的影响，让我的模型能够更准确地预测实际的转化率。
问题3：请您分享一下在特征工程方面的经验，例如如何选择和构造对CVR预估有用的特征？
考察目标：
回答： 在特征工程方面，我会首先从用户行为数据中提取特征，比如点击历史、浏览时长和购买频率等。接着，我会考虑商品本身的属性，如类别、价格、评分和描述长度。此外，我还会结合上下文信息来构造特征，例如用户的地理位置、时间、设备类型等。最后，我会利用深度学习技术，如神经网络，来自动提取和构造特征。通过这些方法，我可以为用户和商品构建高维稀疏向量，从而有效地进行CVR预估。
问题4：您能详细描述一下在推荐系统中使用GMV优化的一个案例吗？在这个案例中，您是如何平衡多目标排序问题的？
考察目标：
回答： 提高CTR和CVR。但很快我们发现，这两个目标往往是相互制约的。比如，如果一个商品推荐给了很多用户，很可能就会导致点击率上升，但转化率却下降了，因为用户可能并不感兴趣或者购买意愿不强。
为了在这两个目标之间找到平衡，我们决定采用多目标优化算法。具体来说，我们给CVR设定了更高的权重，这样模型在优化时就会更倾向于提高CVR。当然，我们也意识到不能完全忽视CTR，所以也保留了一部分权重给CTR。
此外，我们还进行了深入的特征工程，提取了很多与商品、用户和上下文相关的特征。这些特征帮助模型更好地理解用户的兴趣和需求，从而做出更准确的推荐决策。
为了验证我们的策略是否有效，我们设计了一系列A/B测试。通过不断调整模型参数和优化算法，我们最终找到了一个较好的平衡点。在这个状态下，点击率和转化率都有所提升，而且转化率的提升幅度还比较大。
总结来说，我们通过定义明确的优化目标、采用多目标优化算法、进行特征工程以及设计A/B测试等措施，成功地平衡了推荐系统中的多目标问题，并取得了显著的成果。这让我深刻体会到了在实际工作中解决问题的重要性，也锻炼了我的职业技能水平。
问题5：在您的研究过程中，您遇到过哪些数据稀疏问题？您是如何解决这些问题的？
考察目标：
回答： 在我作为算法研究员的研究过程中，数据稀疏一直是我面临的主要挑战之一，尤其是在处理在线广告投放系统和推荐系统中的用户行为数据时。由于这些系统中用户和商品的数量庞大，但可用于训练的数据点却相对较少，因此我需要采取一些创新的策略来解决这个问题。
首先，我专注于构建详细的用户画像，这涉及到深入分析用户的历史行为数据。通过这种方式，我能够提取出用户的兴趣偏好和消费习惯。例如，我可能会分析用户在网站上的点击流、浏览历史和购买记录，以了解他们的喜好和行为模式。这样的分析帮助我更准确地理解每个用户的需求和行为。
其次，我采用了迁移学习的方法。在过去的相关任务中训练好的模型参数被用来初始化新任务，这不仅加快了模型的收敛速度，还显著提高了其泛化能力。例如，我曾利用在一个大型电商平台上训练的模型参数，来初始化一个新的广告推荐系统。这种方法的效果非常显著，新系统在预测用户点击率和转化率方面表现得非常出色。
此外，我还进行了基于模型的特征工程探索。通过深度学习技术，我生成了更具代表性的用户-商品交互向量。这些向量有效地捕捉到了数据中的潜在模式。例如，我设计了一种新的神经网络结构，它能够自动提取用户和商品的特征，并将这些特征映射到一个低维空间中。这种方法使得模型能够更好地理解用户的意图和商品的属性。
最后，在实验验证阶段，我通过对比不同解决方案的效果，比如A/B测试，来评估所提出方法在提升CVR预测准确性方面的表现。这些实验不仅帮助我验证了理论的有效性，还为我提供了宝贵的实践经验。通过这些努力，我成功地解决了数据稀疏的问题，并提高了CVR预估的准确性。
问题6：请您谈谈对延迟反馈问题的理解，以及您在模型训练中是如何应对这个问题的？
考察目标：
回答： 关于延迟反馈问题，我认为这是一个非常关键的挑战，尤其是在CVR预估（转化率预估）中。想象一下，在线广告投放系统，我们发送广告给用户，但他们可能点击，也可能不点击。如果他们点击了，我们就知道广告有效；如果他们没有点击，我们就想知道原因。这就是延迟反馈发挥作用的时候！
在我的研究经历中，我曾参与开发一个项目，目标是提高在线广告系统的CVR预估准确性。我们面临的挑战是如何利用用户在点击广告后、实际购买之前提供的信息来优化我们的模型。这就是延迟反馈的用武之地！
为了应对这个问题，我借鉴了Olivier Chapelle的研究，他提出了一种方法，允许我们在模型训练时整合已经出现的延迟反馈。想象一下，假设我们有一个模型预测用户会点击广告，但在他们实际购买之前，我们收到了一个“点击”信号。我们可以利用这个“点击”信号来微调我们的模型，让它更好地预测最终的转化率。
通过这种方式，我们不仅能够利用最新的数据来提高模型的准确性，还能够考虑到历史数据中的模式，从而得出更加全面和准确的预测。这在实践中非常有用，因为它可以帮助我们更精确地定位广告，提高广告的投放效果。
总之，延迟反馈是一个复杂但至关重要的问题。通过借鉴Olivier Chapelle的研究方法，我们能够有效地利用延迟信息来优化我们的模型，从而提高CVR预估的准确性。这对于提升在线广告系统的性能至关重要，也展示了我在面对复杂问题时的解决问题的能力。
问题7：您提到了ESSM模型，能否解释一下这个模型的核心思想和创新之处？
考察目标：
回答： 首先，通过共享Embedding层，CTR和CVR任务就能进行跨领域的信息交流。想象一下，如果CTR任务学到了用户喜欢什么类型的商品，而CVR任务学到了用户一旦点击后会不会购买，那它们就能一起帮助我们更好地预测转化率。
其次，ESSM模型还提出了一个很酷的概念，叫做隐式学习pCVR。这意味着，即使用户没有直接点击某个商品，模型也能根据他们的其他行为来推测他们未来可能购买该商品的可能性。这种方法真的能让我们更准确地预测转化率。
最后，ESSM用到了多任务学习的框架。这就像是我们同时训练多个小模型，每个小模型都专注于一个特定的任务。这样，大模型就能从每个小模型中学到更多的东西，变得更加强大和准确。
举个例子，假设我们有一个电商平台，想预测用户是否会购买某样商品。使用ESSM模型，我们不仅能预测用户是否会点击这个商品，还能预测他们最终是否会购买。如果我们发现一个用户虽然点击了商品但没有购买，那么ESSM模型就能利用这些信息来调整对用户的购买预测，这样我们的预测就会更加准确。
总的来说，ESSM模型就是通过共享 Embedding 层、用多任务学习框架结合隐式学习 pCVR 来提高CVR预估的准确性，真的是一个很有创意和实用性的模型。
问题8：在设计ESSM模型的网络结构时，您是如何考虑CTR和CVR网络的协同作用的？
考察目标：
回答： 在设计ESSM模型的网络结构时，我非常注重CTR和CVR网络的协同作用。首先，我保留了共享的Embedding层，这是因为共享底层Embedding可以让CTR和CVR网络在捕捉用户和商品之间的潜在联系时共享相同的信息，从而为它们的协同作用打下基础。
接着，我在网络结构上做了特别的设计，把CTR和CVR网络设计成了相互关联的模块。具体来说，CTR网络主要负责预测用户是否会点击某个商品，而CVR网络则致力于预测用户点击后实际转化的概率。这两个网络通过一系列的交互层和决策层紧密地连接在一起，实现了信息的双向流动。
此外，我还引入了一些特定的损失函数和优化算法，帮助我们更好地平衡CTR和CVR的预测误差，并在训练过程中持续调整网络参数以优化整体性能。
最后，在实验验证阶段，我设计了一系列对比实验来深入探究CTR和CVR网络在不同配置下的表现。通过对比分析这些实验结果，我们能够清楚地看到共享Embedding层和网络结构设计对模型性能的具体影响，从而为后续的模型优化提供了有力的依据。
问题9：请您描述一下在实验验证阶段，您是如何评估ESSM模型在CVR任务上的性能的？
考察目标：
回答： 在实验验证阶段，我首先精心挑选了多个具有代表性的数据集，其中包括淘宝、京东等大型电商网站的数据。这些数据集不仅流量庞大，而且包含了丰富的用户行为和交易信息，为我提供了绝佳的CVR预估场景。为了更有效地评估模型的性能，我将数据集细分为训练集、验证集和测试集，以便在不同阶段对模型进行全面的检验。
在模型训练方面，我采用了迁移学习和全空间建模的技术。迁移学习让我能够将从一个任务中学到的知识应用到另一个任务上，从而加速模型的学习过程。而全空间建模则让我能够考虑模型可能用到的所有输入因素，进而提升模型的预测能力。通过这两种方法的结合，我成功地训练出了一个泛化能力较强的ESSM模型。
为了确保模型的性能达到预期目标，我还设计了一系列对比实验。这些实验涉及了多种CVR预估方法、深度学习模型以及特征工程技术。通过对比分析各实验的结果，我能够清晰地看到ESSM模型在不同方面的表现，并找出其优势所在。
最后，我将模型部署到实际生产环境中进行测试。我收集了一些真实的用户行为数据，并将这些数据输入到ESSM模型中。通过与实际业务结果进行对比，我发现ESSM模型在预测准确性和业务效率方面都展现出了良好的性能，从而验证了该模型的有效性和实用性。
问题10：您认为在CVR预估任务中，最重要的挑战是什么？您是如何应对这些挑战的？
考察目标：
回答： 在CVR预估任务中，我觉得最大的挑战就是数据稀疏、样本选择偏差和延迟反馈这三个方面。
先说数据稀疏吧。你知道，在推荐系统和在线广告投放等领域，用户行为数据的多样性和动态性都非常强，这就导致了特征空间非常稀疏。我曾经就遇到过这样的情况，那时候我们试图用一些简单的特征来预测CVR，但效果非常差。所以，我就开始研究各种特征工程技术，比如利用用户和商品的特征来构建高维稀疏向量，这东西虽然听起来有点奇怪，但实际效果还不错。另外，我还尝试了无偏采样这种方法，也取得了一定的效果。
再来说样本选择偏差吧。这个问题的意思是，在训练过程中，有些样本因为被过度代表，所以会对模型产生偏差。我曾经就见过这样的情况，就是有的样本在训练集中出现的次数太多，而有的样本出现的次数太少，导致模型在预测的时候会偏向于那些频繁出现的样本，而忽略了那些稀有的样本。为了解决这个问题，我研究了AMAN和无偏采样等方法，通过这些方法的应用，我们能够在一定程度上减轻样本选择偏差对CVR预估的影响。
最后说说延迟反馈吧。延迟反馈是指在实际交易发生后才获得的用户反馈信息，这对模型的训练非常有价值，但因为其时间上的延迟性，所以很难直接用于实时预测。我就曾经遇到过这样的情况，就是有的用户在我们系统里留下了行为数据，但直到一段时间后才会产生实际的购买行为。为了充分利用这些延迟反馈，我研究了Olivier Chapelle提出的建模方法，并将其应用于模型中。通过这种方法，我们能够在一定程度上利用历史数据来预测未来的转化率，从而提升模型的性能。
总的来说，我认为在CVR预估任务中，我们需要综合运用各种方法和策略来应对各种挑战，这样才能取得更好的效果。
点评： 面试者对CVR预估有深入研究，熟悉多种技术和方法。在回答问题时，逻辑清晰，展示出扎实的专业知识和实践经验。对模型结构和数据处理有独到见解。不过，对于延迟反馈问题的应对稍显简单。面试表现良好，期待后续沟通。
