DrEM: Dual-Side Robust Ensemble Ranking from Noisy User Preference Predictions in Video Recommendation
DrEM：面向带噪 pxtr 预测的双侧鲁棒集成排序框架
🧭 推荐系统 · 集成排序 · 鲁棒学习 ★ 深度解读
Shenzhen University · Kuaishou Technology
提出 DrEM，用共享 logit 噪声模型同时校正 pxtr 噪声造成的监督侧偏好翻转和特征侧输出不稳定
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商/广告多目标融合排序中，上游 pCTR/pCVR/pCVR 等分同时充当特征和代理监督是常见做法；可直接复用 DrEM 的双侧结构：监督侧做 pair 级 flip 校正，特征侧做一致性正则，并让两侧共享同一噪声参数。
- 上游预测噪声方差无法观测，工程上可用 DrEM 的 bucketing + probit 估计：按 pxtr 分桶，用后验行为均值与预测均值的聚合偏差反推 logit 空间 σ²，便于流式更新。
- 特征侧不要无脑加对抗扰动；先做 preference-preserving filtering，只对扰动前后序一致的 pair 施加 rank consistency，避免与主 ranking loss 冲突。
- 线上收益对稀疏互动目标更明显（Follow/Comment 提升超 1%）；如果业务关注收藏、评论、转发等稀疏行为，应优先在这些 pxtr 任务上做 flip 概率驱动的自适应校正和 item 级扰动。