为了追求模型的时效性，在线学习已经成为主流。在线学习使用最近时间窗口内的样本进行实时模型训练，由于窗口设定往往比较短，所以有些样本的真实label并未到达，造成延迟反馈问题。比如某次商品点击之后，用户可能会反复对比其他商品，在几十分钟之后才进行下单，有时候会放入购物车，等价格降低或促销时才下单，要想拿到真实的转化label可能需要等待多天。对比转化延迟，点击延迟往往比较短，但点击label在窗口外到达的情况仍然存在。延迟反馈建模有多种方法，其中基于样本回补的方式大概这样：等待窗口内如果能拿到正反馈就作为正例训练，否则当做负例，在等待窗口之外，如果正反馈到来，则进行样本回补训练。对于怎么回补样本，有多种方式，在不同的回补方式上，纠偏方案也各不相同，本文对它们进行详细介绍。