深度学习CTR模型演化图谱（王喆观点）
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清华大学计算机系毕业的王喆学长对近三年内出现的所有主流深度学习CTR（点击率）模型进行了回顾，并对推荐系统与计算广告领域在深度学习方面的最新发展进行了系统梳理。内容来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63186101
自2016年起，微软推出的Deep Crossing、Google开发的Wide&Deep，以及FNN、PNN等众多优秀的深度学习CTR预测模型相继问世，标志着计算广告与推荐系统领域正式迈入了深度学习时代。截至目前，基于深度学习的CTR模型已经成为广告和推荐系统领域无可争议的核心技术。随着深度学习时代的到来，CTR模型不仅在表达能力和实际效果方面实现了显著突破，还广泛吸收并融合了图像识别、语音处理及自然语言处理等领域中深度学习的技术成果，在结构设计上经历了快速的发展与演变。
本文归纳了当前广告与推荐系统领域中最为广泛应用的10种深度学习CTR模型的结构特征，并绘制了它们之间的发展演化图谱。所选模型主要依据以下三个标准进行筛选：
- 在行业内具有较高影响力的；
- 已被Google、微软、阿里等知名互联网企业成功部署应用的；
- 更加注重工程实践，而非仅仅用于实验验证或学术研究创新的。
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