既要寬廣，又要深邃，這也行？Google說沒問題

前傳 推薦系統的框架大都是這個模式：多種召回策略，一種融合排序策略。召回策略姿勢繁多，此處按下不表，單說最終的融合排序，最常見的就是CTR預估。這裏說的CTR預估的C，可以是廣義上的點擊，包括我們視爲關鍵動作的任何用戶行爲，如收藏、購買等。 CTR預估的常見做法就是廣義線性模型，如Logistic Regression，外加特徵海洋戰術，這樣做好處多多： 線性模型簡單，其訓練和預測計算複雜度都相對

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