【華爲推薦論文】如何學習未知樣本？基於反事實學習的推薦系統技術研究（附論文下載鏈接）...

華爲諾亞方舟實驗室發佈了最新研究成果《Improving Ad Click Prediction by Considering Non-displayed Events》，提出了一種基於反事實學習的CTR預估方法（CLCTR），通過考慮未觀察樣本，解決傳統CTR預估算法普遍存在的選擇偏置和數據偏置問題，達到提升CTR預估準確性的目的，在公開數據集和真實數據集上實驗均相比現有最好算法有較大幅度的提升

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