在不依赖深度学习模型的前提下，如何将Embedding技术有效融入逻辑回归模型，并通过特征工程的创新来提升推荐系统的在线性能？

在当前的推荐系统实践中，虽然深度学习模型如DNN提供了强大的特征表达能力，但在实际部署时可能会遇到上线困难的问题。因此，如何将Embedding技术有效地融入传统的机器学习模型，例如逻辑回归(LR)，并在特征工程上进行创新，以提升模型性能，成为了一个值得探讨的课题。

参考资源链接：[Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例](https://wenku.csdn.net/doc/2bnd1g7yct?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要理解Embedding技术的作用，它将类别型特征通过一个嵌入层转换为连续向量，这样做能够捕捉类别型特征之间的关联性，从而提升模型的表达能力。然而，传统的LR模型通常接受的是离散的类别型特征，而不是连续的向量表示。要解决这个问题，可以将Embedding向量转换为更适合LR模型的格式。

一种方法是采用Embedding向量的统计特征，如平均值或加权平均值，作为新的特征输入到LR模型中。这样做的好处是简化了计算复杂度，同时保留了类别间关系的部分信息。此外，可以考虑对Embedding向量进行降维处理，比如使用主成分分析(PCA)等方法，以减少特征数量和计算量。

结合特征工程的创新，还可以探索不同Embedding向量的组合方式，例如通过拼接或相加不同特征的Embedding向量来形成新的组合特征。这些组合特征能够捕捉更丰富的特征间关系，并通过特征选择和正则化技术进一步提升模型性能，防止过拟合。

在实践中，还应关注模型上线后的性能指标，如准确率、召回率和F1分数等离线指标，这些指标有助于评估模型的实际应用效果。对于线上部署，还需要关注模型的响应时间、系统资源消耗等在线指标，以确保模型在生产环境中能够快速、高效地运行。

总的来说，通过以上方法，可以将Embedding技术与传统机器学习模型相结合，通过特征工程上的创新来提升模型的性能，尤其是在资源有限或需要实时性较高的场景中。这些策略不仅能够提高模型的准确性和鲁棒性，还能在保持模型简洁性的同时，优化在线部署的效率。

参考资源链接：[Embedding技术如何融入传统机器学习框架——以LR为例](https://wenku.csdn.net/doc/2bnd1g7yct?spm=1055.2569.3001.10343)