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关于2020KDD-CUP曝光公平性竞赛的数据解读

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此赛道题目：KDD Cup 2020 Challenges for Modern E-Commerce Platform:Debiasing

 

 

一：关于背景

 

 

此赛道关注点为：曝光的公平性，在推荐系统中，由于马太效应（两极分化，曝光多的越来越多，曝光少的items很多，而且再也没有机会有很大曝光），那些之前很少曝光的items就很难推出去，如何推荐这些items呢？因此需要在训练点击数据时就减少这种bias（偏差），这种情况如同在日志数据和实际在线环境之间数据训练结果存在差距一样，训练集测试集数据总有gap（差距），主要还是在items的趋势和受欢迎程度。

 

因此有以下要求和注意：

胜出的解决方案要在历史上很

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