.输入（数据）升级:大量中间特征=>原始行为，原始数据模型（对特征的利用）升级：LR=>GBDT+LR=>FM=>DNN=>DeepFM=>..输出（目标）升级:单目标，短期目标，强监督目标=>多目标，长期目标,弱监督强化目标、自监督任务吴恩达的二八定律：80%的数据+20%的模型=更好的机器学习但很多常见深度推荐算法的改进集中在模型对特征的利用升级上而我们18年末同时尝试从数据层面利用更多原始行为的输入升级。