1.样本选择偏差：假设把给用户曝光过的产品看作是整个样本空间X，用户点击过的产品仅是中间的部分，定义为Xc。传统的推荐系统仅用Xc中的样本来训练CVR预估模型，但训练好的模型是在整个样本空间X去做推断的。由于点击事件相对于曝光事件来说要少很多，因此只是样本空间X的一个很小的子集，从Xc上提取的特征相对于从X中提取的特征而言是有偏的，甚至是很不相同。从而，按这种方法构建的训练样本集相当于是从一个与真实分布不一致的分布中采样得到的，这一定程度上违背了机器学习中独立同分布的假设。这种训练样本从整体样本空间的一个较小子集中提取，而训练得到的模型却需要对整个样本空间中的样本做推断预测的现象称之为样本选择偏差。样本选择偏差会伤害学到的模型的泛化性能。