推荐系统-排序层-模型：Wide＆Deep

点击率预估简介
  1）点击率预估是用来解决什么问题？
  点击率预估是对每次广告点击情况作出预测，可以输出点击或者不点击，也可以输出该次点击的概率，后者有时候也称为pClick。

2）率预估模型需要做什么？
  通过上述点击率预估的基本概念，我们会发现其实点击率预估问题就是一个二分类的问题，在机器学习中可以使用逻辑回归作为模型的输出，其输出的就是一个概率值，我们可以将机器学习输出的这个概率值认为是某个用户点击某个广告的概率。

3）率预估与推荐算法有什么不同？
  广告点击率预估是需要得到某个用户对某个广告的点击率，然后结合广告的出价用于排序；而推荐算法很多大多数情况下只需要得到一个最优的推荐次序，即TopN推荐的问题。当然也可以利用广告的点击率来排序，作为广告的推荐。

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参考资料：
推荐系统入门（四）：Wide&Deep（附代码）