摘要：
广告召回现状 现有的广告召回模型一般会分两步： 1. 首先用一个双塔模型去学习user embedding 和 ad embedding 2. 然后对于每个user embedding，用诸如HNSW、ball tree等方法召回相似向量 缺点：模型训练和向量召回是分离的，召回无法反馈到训练 Dee 阅读全文
摘要：
Jensen不等式 如果f是凸函数，X是随机变量，那么： 当且仅当X是常量时，该式取等号 凸函数： 设f是定义域为实数的函数，如果对所有的实数x，f(x)的二阶导数都大于0，那么f是凸函数 注：Jensen不等式应用于凹函数时，不等号方向反向。当且仅当x是常量时，该不等式取等号。 EM算法推导流程 阅读全文
摘要：
背景 传统的cvr模型是在click样本上训练的，但是inference是在所有样本上做，这可能会导致样本选择偏差。（据我理解，这个样本上的偏差是不可能完全消除的，因为无论是ctr、cvr模型，都是在send之后的样本上训练的，但是inference的时候是不知道这个样本会不会被send的） 模型结 阅读全文