本研究提出了一种增量学习框架，用于CTR预测，并在Taboola推荐服务中展示了其有效性。方法通过暖启动和微调，快速捕捉新兴趋势并保留过去知识。增量学习框架实现了更快的训练和部署周期，同时RPM增长和CTR显著增加。

本研究提出了一种增量学习框架，用于CTR预测，并在Taboola推荐服务中展示了其有效性。方法通过暖启动和微调，快速捕捉新兴趋势并保留过去知识。增量学习框架实现了更快的训练和部署周期，证明了RPM增长和CTR增加。