引见下 Pinterest 的系统：
下方为离线计算：
首先，离线计算好用户的特征向量；
然后，基于种子用户 m 次映射结果，计算一切区域的得分；
再者，对最近拜访过 Pinterest 用户计算得分，排序后卡一个阈值。（应用桶排序，阈值大小依据广告主需求排定，满足广告投放需求即可）；
最后，组成 <user, adv> 停止广告投放；
作者在实验的时分发现，Classifier-based 和 Embedding-based 混合起来的 Blending-based 比较好用：
看的这几篇都是工业界的论文，最大的感受是十分适用，工业风满满，特别是最后一篇 Pinterest 的 Look-alike，论文细节十分多，也十分的适用。
4. Reference《Effective Audience Extension in Online Advertising》
《A Sub-linear, Massive-scale Look-alike Audience Extension System》
《Audience Expansion for Online Social Network Advertising》
《Real-time Attention Based Look-alike Model for Recommender System》
《Finding Users Who Act Alike: Transfer Learning for Expanding Advertiser Audiences》
RALM：微信看一看中基于Attention机制的实时Look-alike引荐模型 (jianshu.com)
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