背景这是一篇推荐系统相关的论文，场景是谷歌 Play Store 的 App 推荐。文章开头，作者点明推荐系统需要解决的两个能力： memorization 和 generalization。memorization 指的是学习数据中出现过的组合特征能力。最常使用的算法是 Logistic Regression，简单、粗暴、可解释性强，而且会人工对特征进行交叉，从而提升效果。但是，对于在训练数据中没有出现过的特征就无能为力。generalization 指的是通过泛化出现过特征从解释新出现特征的能力。常用的是将高维稀疏的特征转换为低维稠密 embedding 向量，然后使用 fm 或 dnn ……