样本选择偏差与级联漏样

定义

样本选择偏差与级联漏样，是指推荐链路每一级筛选都改变后续可观察的物品和用户集合，未通过前级的候选不会出现在后级训练样本中。

核心判断

入样并非一次性的曝光筛选：召回、粗排、精排逐层缩小候选，前级漏掉的物品不能给后级提供训练反馈；仅修正最终展示位置无法补足缺失的候选支持。

工程检查

按阶段记录候选数、筛选策略及版本，比较入样与目标服务分布；区分未入候选、入候选未曝光与曝光未反馈，检查策略更换后的训练数据迁移。

本书依据

《第十九章-推荐系统偏差问题.pdf》，PDF 第 3–4 页（19.2 样本选择与级联选择偏差）。

扩展说明

探索流量及倾向加权只有在覆盖足够且记录可信时才有用；零支持区域不能凭加权恢复反馈。