背景 在推荐领域 CTR（click-through rate）预估任务中，最常用到的 baseline 模型就是 LR（Logistic Regression）。对数据进行特征工程，构造出大量单特征，编码之后送入模型。这种线性模型的优势在于，运算速度快可解释性强，在特征挖掘完备且训练数据充分的前提 ....

一、背景 在推荐系统、搜索排序、效果广告等场景中，点击率预估是十分重要的部分，CTR 算法也被誉为镶嵌在互联网技术上的明珠。在深度学习火热之前，除了简单的 LR 以外常用的算法类有：以决策树为主的 Boosting 算法；以因子分解为基础的 FM 算法。相对而言，树模型比较适合学习数值类的连续特征， ....

作者：梁尔舒 本站授权转载 导读: 阿里妈妈作为国内互联网领先的电商广告平台，拥有海量的广告数据背景下，在广告引擎的召回模块面临着日益严重的截断问题，因此提出了TFMS的近线召回方案来解决面临的问题。论文（原文 1）中较详细给出了工程落地细节，更重要的是交付了一种处理类似问题的通用思路，值得学习。 ....