因果推断在推荐中需明确定义干预与结果，依赖非自然曝光信号，dowhy+lightgbm是稳健组合，cate须降维缓存并作为偏差校正项而非直接排序。
因果推断不是给推荐模型加个新loss就能用的
直接把 DoWhy 或 causalml 的估计器塞进推荐 pipeline，大概率跑不通，或者结果比协同过滤还差。因果推断在推荐里不解决“用户喜不喜欢”，而是回答“如果我强行曝光这个商品，用户真实转化会变多少”——这要求你先定义清楚干预（treatment）和结果（outcome），且数据中得有足够多的“非纯自然曝光”信号。
常见错误现象：ValueError: Treatment variable must be binary or categorical、估计出的 ATE 接近 0 但线上 AB 测试显著、离线指标提升但长期留存下降。
- 干预变量
treatment不能是“用户是否点击”，得是“系统是否决定展示该 item”（比如is_forced_exposure或 AB 实验分桶标识） - 结果变量
outcome要对齐业务目标：短期看click，长期看7d_purchase，别混用 - 混杂因子（confounder）必须包含用户历史行为强度（如
last_3d_view_cnt）、上下文（hour_of_day）、item 基础热度（pop_score），光用 embedding 向量不够 - 因果模型本身不处理样本选择偏差：冷启用户、长尾 item 的估计方差极大，得配合
propensity_score_weighting或截断
DoWhy + LightGBM 是目前最稳的离线因果评估组合
DoWhy 负责建模假设（DAG 构建、识别策略）、LightGBM 作为 CATE 估计器底层模型，能较好平衡可解释性与非线性拟合能力。比直接上 dragonnet 更容易调试，也比 causalml.tree.CausalTree 对高维特征更鲁棒。
使用场景：AB 实验归因分析、流量分配策略回溯、召回层干预效果预估。
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- 必须调用
model.estimate_effect()时传入method_name="backdoor.econml.dml.DML"，别用默认的linear_regression -
common_causes列表里禁止出现未来信息（如next_hour_click），否则造成因果泄露 - 训练前对
propensity_score做校准：用sklearn.calibration.CalibratedClassifierCV包一层LogisticRegression，否则倾向得分分布偏斜会导致权重爆炸 - 输出的
cate_estimate是 per-user 的，别直接当排序分数用；建议做分位数归一化后再叠加到原始 score 上
在线服务时，CATE 必须降维+缓存，不能实时跑 DoWhy
一个 DoWhy 估计流程含图构建、识别、估计、证伪四步，全链路耗时在百毫秒级，无法接入实时推荐 infer 链路。线上真正能用的，只有训练好后导出的 CATE 模型（如 LightGBM 的 .txt 模型文件）或查表结果。
性能影响：未压缩的 CATE 特征向量（比如 128 维 user/item embedding 拼接）会让预测延迟翻倍；未缓存的 item-level CATE 查询会打垮 KV 存储。
- 用
lightgbm.Booster.save_model()导出文本模型，C++/Rust 侧直接加载，别走 Python inference - 对高频 item 预计算
cate_by_user_segment：按user_active_level分 5 档，每档存一个平均 CATE 值，内存开销下降 90% - 缓存 key 必须带时间戳，比如
cate:item_123:20240520，避免用错周期的数据 - 拒绝在在线链路里调用
do(x)这类符号操作——那是离线验证用的，不是 API
因果效应≠推荐增益，混淆业务目标是最大坑
一个 item 的 CATE 高，只说明“强制曝光它”能提升转化，不代表它该排在 top1。比如某清仓商品 CATE=+12%，但毛利为负，强行推会拉低 GMV；再比如某新品 CATE 低，但能带来新用户心智建设，长期价值不可见于当前 outcome。
容易被忽略的地方：CATE 是条件平均处理效应，对长尾用户群体（如新注册 1 小时内）几乎无估计精度，但推荐系统恰恰最需要覆盖这群人。
- 上线前必须做分群验证：单独抽样
user_reg_days 的人群，看 CATE 估计的 std > 0.05 就标红告警 - 不要把 CATE 当作独立排序因子，它只能作为 bias correction 项：比如
final_score = base_score + 0.3 * cate_est，系数必须通过 holdout 实验定 - AB 实验观测窗口至少设为 7 天，因为因果效应存在滞后（比如曝光→浏览→加购→下单），单日数据噪声太大
