秦奕解释道：“你这个思路很有前瞻性！虽然目前还没有成型的理论体系，这种方法本质上是集成它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性，有不低的成功率。”
“不过以我们目前的硬件条件，训练多个模型的计算量太大，暂时先聚焦单模型优化，等硬件条件改善了，这个方向值得深入研究。”
历景铄也皱眉思索着：“多个决策树模型输出结果的整合……”
“听起来很有潜力，但确实也超出了我们现有的工程能力，以后在尝试吧。”
他看着白板上的逻辑回归公式思考了一阵，又有了一些更细节的疑问：“秦总，逻辑回归处理用户特征时，像年龄、浏览时长这类连续变量，是否需要先进行归一化处理？不然不同量级的特征可能会影响模型训练效果。”
紧接着他又指向决策树的树状图，“决策树在划分节点时，用 ID3 算法的信息增益，还是 CART 算法的基尼指数更适合广告点击预测？”
没等秦奕回答，他又快速补充道：“还有个关键问题，逻辑回归输出概率值，决策树给出分类规则。”
“怎么把两者有效融合，避免出现概率高但分类规则不匹配的矛盾情况？比如逻辑回归预测某广告点击概率 80%，但决策树根据用户画像判定不适合推送，这种冲突该如何解决？”
“好问题！”秦奕拿起白板笔在公式旁批注：“连续变量确实需要处理，我们可以用最大最小值方法压缩值域，这在梯度下降优化里很关键。”
“决策树这块——” 他在树状图旁写下 “信息增益”，“ID3 算法的信息增益目前应用广泛，虽然它对多值特征有偏好，但我们先验证基础效果。”
他又想到了前世在 1993 年才提出来的 C4.5 算法，便补充道：“我们以 ID3 和 CART 做完基础验证之后，后续还可以对 ID3 做一些改进，用信息增益比替代信息增益，这就能避免多值特征的偏向问题。”
“至于结果融合。”他顿了顿，用箭头连接两个模型，“我们可以尝试简单的权重投票。”
“逻辑回归的概率值乘以基础权重，决策树的分类结果按规则重要性赋予不同权重，加权计算最终得分，初期权重分配用经验值，后续通过交叉验证优化，这种方式在近年的研究里己经有不少实践了。”
历景铄快速在笔记本上记录，抬头追问：“如果遇到训练数据中未出现过的特征组合，决策树可能会过拟合，是不是该做剪枝处理？”
秦奕赞许地点头，在白板新增 “剪枝策略” 模块：“其实 CART 算法里就有很成熟的剪枝技术，通过代价复杂度剪枝控制树的规模。”
“你们这么讨论下来，这系统都有种天衣无缝的感觉了。”王志栋有些好奇，“但不可能没有短板吧？”
“这个系统当然有它的局限性。” 秦奕擦掉部分线条，“首先是数据滞后性，每天更新一次模型，遇到突发热点就会反应迟钝；其次我们目前硬件的存储和计算能力有限，无法处理海量数据，表达能力更强的学习模型根本跑不起来；最后——”
他摊了摊手：“人类这生物实在太复杂了，再精密的模型也会有预测偏差。我们只能尽量做到最优解。”
又经过一番讨论之后，历景铄长舒一口气：“算法层面的核心问题算是理清了。”
秦奕环视会议室：“算法通了只是第一步，接下来该考虑工程实现了，从服务器部署、数据库选型，到代码框架搭建，每一步都得落实，大家有什么想法？”
一首没太参与讨论的雷君此时提出疑问：“你们刚才提到的这些模型，训练起来计算量估计都不小吧，以我们现有的硬件条件，能支撑吗？”
秦奕回应道：“是的，机器学习的算法对算力要求都不低，在初期，我们可以先从逻辑回归这类轻量级模型入手，验证思路后再随着硬件条件的升级逐步升级我们模型的复杂度。”
“而除了服务器的硬件升级之外，其实我们还能通过一些别的方式提升整体算力。”秦奕在模型旁边标注了 “分布式计算” 五个大字，“我们可以搭建简易的分布式训练架构，将数据按用户地域、行为时间切片，分配至多台服务器并行处理。”
见历景铄欲言又止，秦奕抬手示意：“我知道你顾虑分布式计算下数据同步与通信的开销，初期我们可以先在局域网内小规模部署，用共享存储减少节点间数据传输，待验证可行性后，再逐步拓展集群规模。”
他开始想到前世那些在大数据浪潮中崛起的巨头，不正是凭借对计算架构的超前布局抢占市场？
此刻在数字广告这片尚未开垦的荒原上，若能提前将数据处理的 “巨轮” 拆解成多个并行运转的 “齿轮”，让每一份算力都物尽其用，不仅能解决当下难题，更能为未来积累技术优势。
众人又就分布式计算的一些问题交换了看法之后，秦奕便提醒雷君开始讲解他设计的审核系统工程方案。
”我从逻辑、开发、物理三个视角出发进行了架构设计。”雷君这时终于兴奋了起来，他让秘书把他的演示文稿打开，“先看逻辑视角，这是整个平台的核心脉络。”
“最上层是‘数据采集层’，系统会从开放 API、内部系统调用、或者用户上传等渠道获取待审核内容，现在主要是审核用户发的文字消息，后续无论是文本、图片还是视频，只要有需要都能接入。”
“有了待审核内容之后，系统会对这些消息进行预处理，比如用脚本做数据清洗和格式转换，或者是去除敏感信息等，方便后续处理。”
教鞭末端下移到 “审核引擎层” ，他加重语气：“这里是整个审核系统的核心。”
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