点击模型：达观数据提升算法精度的利器

在搜索、推荐、广告引擎中，系统会通过复杂算法生成一个最终的结果列表。用户在看到这个结果列表时，未必都会对排序满意，比如有时觉得排序的顺序有问题，或者发现一些不符合喜好的item。如果从算法层面来调优，总会有按住葫芦起了瓢的感觉，优化了某些bad case的同时，会带来新的bad case，这种情况下，往往就需要点击模型来在“近线端”进行修正。通过用户的点击反馈，可以从算法的另一个层面，对结果进行调

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