推荐系统基础之GBDT+LR

1 简介 用户的自身特征、物品的特征以及上下文是推荐系统中极其重要的数据，其中往往包含着大量的信息。因此，如何利用这些原始的特征信息并构建新的信息是非常重要的。GBDT+LR模型是Facebook在2014年提出的模型，顾名思义，这个模型是GBDT模型与LR模型的组合。为什么要采用这两个模型的组合？我们知道，LR是用于CTR预测的一个经典模型，这个模型形式十分简单，只需在输出加上sigmoid函数

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