大厂会将user id / item id作为特征加入推荐模型，因为他们的数据足够多，算力足够强。 大厂的APP的资深用户的行为足够将他们的user id embedding训练出来。 大厂APP的热门物料会曝光十几万、甚至几十万次，这么多日志足够将这些item id embedding充分训练出来。 如果小厂的推荐模型就不建议使用这些id当embedding了，数据不够，你加进去也学习不出来。 在《 互联网大厂推荐算法实战 》对这一问题有专门的论述。互联网大厂推荐算…