46. escm2 (ESCM2: Entire Space Counterfactual Multi-Task Model for Post-Click Conversion Rate Estimation)¶

代码请参考：ESCM2如果我们的代码对您有用，还请点个star啊~

46.1. 内容¶

模型简介
数据准备
运行环境
快速开始
模型组网
效果复现
进阶使用
FAQ

46.2. 模型简介¶

该模型主要解决ESMM存在的两个问题：

Inherent Estimation Bias (IEB) 作者认为ESMM的CVR估计是高于真实情况的。
Potential Independence Priority (PIP) ESMM忽略了转化依赖点击这一因果性关系。

ESCM2是阿里发表在 SIGIR’2022 的论文《ESCM2: Entire Space Counterfactual Multi-Task Model for Post-Click Conversion Rate Estimation》文章基于因果推断的思路来解决ESMM中的IEB和PIP问题。

46.3. 数据准备¶

我们在开源数据集Ali-CCP：Alibaba Click and Conversion Prediction上验证模型效果。在模型目录的data目录下为您准备了快速运行的示例数据，若需要使用全量数据可以参考下方效果复现部分。数据格式参见demo数据：data/train

46.4. 运行环境¶

PaddlePaddle>=2.0

python 2.7/3.5/3.6/3.7

os : windows/linux/macos

46.5. 快速开始¶

本文提供了样例数据可以供您快速体验，在任意目录下均可执行。在escm2模型目录的快速执行命令如下：

# 进入模型目录
# cd models/multitask/escm2 # 在任意目录均可运行
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
# 动态图预测
python -u ../../../tools/infer.py -m config.yaml 

# 静态图训练
python -u ../../../tools/static_trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
# 静态图预测
python -u ../../../tools/static_infer.py -m config.yaml 

46.6. 模型组网¶

ESCM2使用了因果推荐中的IPW和DR方法来进行纠偏。模型的主要组网结构如下：

其中IPW部分优化函数为：

DR部分优化函数为：

46.7. 效果复现¶

为了方便使用者能够快速的跑通每一个模型，我们在每个模型下都提供了样例数据。如果需要复现readme中的效果,请按如下步骤依次操作即可。在全量数据下模型的训练指标如下： | 模型 | auc_ctr | batch_size | epoch_num | Time of each epoch | | :——| :—— | :—— | :——| :—— | | ESCM2 | 0.82 | 1024 | 10 | 约3分钟 |

确认您当前所在目录为PaddleRec/models/multitask/escm2
进入paddlerec/datasets/ali-ccp目录下，执行该脚本，会从国内源的服务器上下载我们预处理完成的ali-ccp全量数据集，并解压到指定文件夹。

cd ../../../datasets/ali-ccp
sh run.sh

cd - # 切回模型目录
# 动态图训练
python -u ../../../tools/trainer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
python -u ../../../tools/infer.py -m config_bigdata.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 