第 19 章阅读地图：推荐系统偏差问题

章节主线

偏差来自“观测数据并非目标总体”；先识别数据生成机制，再决定采样、加权、建模、实验或产品治理手段，不能把所有偏差都当成模型问题。

节	PDF 页	偏差来源	诊断问题
19.1 概述	2	观测、训练、曝光闭环	缺失是否随机？标签由谁产生？
19.2 样本选择	3–4	被记录样本非总体代表	入样概率是否依赖用户、物品或策略？
19.3 用户群体	5	活跃群体主导训练	分群效果与样本占比是否失衡？
19.4 混淆	6	隐变量同时影响处理与结果	相关性是否被误作因果？
19.5 位置	7	展示位置改变点击机会	点击差异有多少来自位置？
19.6 Duration	8	内容时长影响观看标签	标签是否天然偏好长或短内容？
19.7 流行度	9	历史曝光强化热门物品	长尾供给是否失去学习机会？
19.8 样本拼接	10–11	时序、窗口、重复和匹配错误	特征与标签是否 point-in-time 正确？
19.9 工业实践	12	多策略组合	纠偏是否引入方差或线上风险？
19.10 综合治理	13	数据、模型、策略、实验协同	是否建立监测—干预—复验闭环？
19.11 小结	14–15	归纳	为每类偏差写来源、证据和处理边界。

本书依据：第十九章 PDF 第 2–15 页。