Doubly Robust Estimation of Causal Effect on CVR with Targeted Regularization
带目标正则化的 CVR 因果效应双稳健估计
🧭 CVR 因果效应估计 · 双稳健 + 目标正则化 ★ 深度解读
Tsinghua University · Tencent Inc.
为链式点击-转化结果构造双稳健因果效应估计器，并用目标正则化提升稳定性
📌 工作参考价值（4 点）
- 在 CVR 因果效应估计中，不要只在点击样本上应用标准因果估计器；可直接采用论文推导的影响函数校正项，构造 P_n(μ2/μ1) + P_n(δ(A=a)/(π μ1^2)[(Y2-μ2)μ1 - (Y1-μ1)μ2])，实现对点击选择偏差和 nuisance model 误差的双稳健。
- 工程实现上优先用目标正则化替代 one-step DR 校正：在 loss 中加入 R = mean((Y2-μ2)/μ1 - (Y1-μ1)μ2/μ1^2 - ε(a)/π)^2，用低维 spline 参数 ε(a) 学习校正项，能避免低点击率下分母放大导致的数值不稳定。
- 多任务同时估计 CTR 和 CVR 因果效应，并显式建模 μ2 = μ1 * tilde μ2，可共享底层表征、利用 Y2≤Y1 的先验，提升样本效率；同时 block 从目标正则化项传到 propensity 的梯度，保证 π 估计质量。
- 对连续 treatment，采用 varying-coefficient 网络（spline 基函数控制网络权重）可防止 treatment 信号被高维协变量淹没，在广告/补贴策略评估中较易迁移。