定向廣告和推薦一體化引擎：TARE
TARE全稱是Targeted Advertising and Recommender Engine。做為定向廣告和推薦一體化引擎，TARE解決的是大規模點擊率預估問題。TARE有兩個組成部分：
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LASER 這是基于Hadoop實現的大規模分布式Logistic Regression，采用L2 Regulation。為了確保新鮮數據能夠及時反應到模型中，LASER的訓練分成2個部分：離線模型，采用ADMM算法實現，根據配置大約每周或者每兩周可以重新訓練；在線模型，其目的在于將新鮮數據實時反應到離線模型中，根據配置可以達到分鐘級模型更新。
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Ad delivery 這是實際的線上投放部分，采用C++編寫，代碼擴充自iZENECloud團隊的SF1R搜索引擎項目。
TARE目前主要采用商品關鍵詞做為特征，在應用到其他領域時，可根據需要對算法和架構進行調整。TARE的算法來自Linkedin的論文LASER- A Scalable Response Prediction Platform For Online Advertising，同時，在TARE開源之后，我們也注意到Linkedin也公開了自身LASER引擎的ADMM實現。
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