本文档深入探讨了搜狗深度学习技术在广告推荐领域的实际应用，由舒鹏撰写。首先，作者从搜索广告的基本背景出发，介绍了信息需求分析、用户查询、查询理解以及广告召回、点击率预估和排序计价等关键环节。在搜索广告中，深度学习技术起着重要作用，如基于字符粒度的问答系统设计，利用LSTM（长短时记忆网络）进行文本相关性计算，以及CNN（卷积神经网络）和LSTM结合的模型进行广告物料推荐。
在文本相关性计算方面，作者提到了使用诸如Cosine-Loss来评估广告与用户查询的相似度，并且深度学习方法如Word2Vec、CSR（词嵌入的稀疏矩阵表示）、以及循环神经网络在创意生成和广告召回中扮演着重要角色。CTR（点击通过率）预估是广告系统的核心环节，文中详细阐述了数据准备（包括查询日志、点击日志）、特征工程（如领域特征、广告特征、匹配特征），以及模型选择（如线性模型LR、GBDT、DNN、FTRL等）的过程。模型融合技术也被提及，例如Bagging、级联、特征设计、选择和组合，以及使用MxNet和TensorFlow等深度学习框架。
文章进一步聚焦于基于多模型融合的CTR预估流程，指出在实践中如何平衡模型的复杂性和准确性。线性模型适用于特征量大但稳定的情况，而非线性模型如XgBoost则更擅长处理复杂的特征关系。深度学习模型如DNN因其能够处理大量特征和高维数据，成为处理连续特征的理想选择。
搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用展示了其在广告召回、创意生成、文本理解、特征工程和模型优化等多个层面的实践价值。通过深入理解和应用这些技术，搜狗得以提升广告推荐系统的精准度和用户体验，为广告主提供更有效的广告投放策略。
