今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。
在搜索广告场景，所有的候选item往往都与用户的搜索关键词相关，而在用户的决策过程中，对于某个目标的item，用户往往会将其与其他的感知到的item进行比较。如果一个item相较于其他的item有突出的亮点，如更经济实惠，那么往往更能吸引用户的注意力，从而点击率更高。相比之下，如果一个item没有太多特色，往往很难吸引用户的注意力，则不容易被点击。
但是在精排阶段，往往采用point-wise的预估方式，用户感知到的上下文item信息是无法获取到的，需要采取一些方式进行模拟。为了解决这一问题，本文提出了CIM (Candidate Item Modeling)框架，包含Select、CIE和backbone三个模块，一起来看一下CIM框架的具体内容。
可以看到，CIM主要包含三个模块，分别是Select、CIE和backbone。其中，Select模块用于建模所有候选item的曝光概率，CIE模块建模用户感知到的其他候选items与当前目标item的影响，Backbone模块可以引入当前最先进的CTR预估框架，来对点击率做出合理的预估。接下来，对这三个模块进行分别的介绍。
Select模块用于建模粗排阶段保留的所有候选item的曝光概率，可以算作是一种对上下文item信息的模拟。Select可以是一个简单的多层全连接神经网络，得到候选集中每一个候选item的曝光概率。Select模块对于一个请求来说，需要在精排预估前进行提前预估。
为了使得预估更准确，论文也是引入了曝光的辅助损失（曝光label为1，未曝光label为0），会在后续进行介绍。
CIE模块式CIM框架的核心部分，针对每一个候选item，将用户感知的所有item建模为一个上下文向量：
CIE模块采用了Transformer的架构，在输入Encoder前，会将每个候选item的embedding乘上其在select模块得到的曝光概率。而在Decoder阶段，使用target-attention建模用户感知到的其他item对于当前目标item的影响，与目标item相关性更高的item会有更高的权重，并加权得到上下文向量。
backbone是点击率预估模块，可以引入当前最先进的点击率预估框架，其输入包括用户特征，搜索query特征，目标item特征以及CIE模块得到的上下文向量。
论文的损失函数包含两部分，一方面是点击率损失，另一方面是Select模块的曝光概率预估损失：
两部分均采用logloss的形式。
最后来看一下实验部分，论文将CIM应用在了不同的点击率预估模型中，其中下表中CI代表不使用Select模块，SM表示完整的CIM，可以看到，完整的CIM在应用在不同的点击率预估模型上，均取得了相应的效果的提升：
好了，论文就介绍到这里了，论文的出发点还是比较合理的，其做法也具有有一定的借鉴意义。
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