表：模型输入

• Step6：模型训练

把模型中的所有特征进行one-hot编码，假设模型特征数为N，首先给每个模型特征一个唯一1-N的编码，那么每个样本的模型输入向量是维度为N取值0/1的向量 ，0表示该样本具备对应编号的特征，1表示没有，例如：样本1的具有有编号为1和编号为3的特征，那么样本1的模型输入向量为(1,0,1,0,0,…)，然后通过通用的LR训练器训练模型，即可把模型的参数训练出来。

• Step7：模型使用

给定一个用户u，及一批候选物品，对用户u如何推荐物品。通过上述方法计算用户u对候选集中每个物品的模型得分，按照模型得分降序推荐给用户。