数值逻辑化处理
许多维度上的数据并不是数值的，如一个用户访问的网页地址，搜索的关键词等等
直接对这样的维度进行处理并不合适，需要进行数字化处理，一般就是用id替代
然后，大多数情况下通过id只存在时序上的相关并不存在逻辑上的相关。
比如id相邻的两个关键词，一个是“金融”，一个是“考古”，但是在某些算法分析中，有可能把二者作为一个类别给处理了。
所以就需要在进行数字化处理的同时还要进行逻辑化处理，让数据的值域有着逻辑上的关联。
逻辑化处理并不会影响算法效果，而且还能给使用了数值距离分析的算法提供一定的便利。
广告点击预测
进行广告点击预测则需要一个广告点击记录表和广告展示记录表
广告点击记录表
| 序号 | 字段名 | 类型 | 注释 |
| 1 | id | int | 主键id |
| 2 | urlid | int | 广告宿主页面地址id |
| 3 | cookieid | string | 用户客户端的cookieid |
| 4 | ip | string | 用户访问ip |
| 5 | advid | int | 广告id |
| 6 | clicktime | datetime | 点击时间 |
广告展示记录表
| 序号 | 字段名 | 类型 | 注释 |
| 1 | id | int | 主键id |
| 2 | urlid | int | 广告宿主页面地址id |
| 3 | cookieid | string | 用户客户端的cookieid |
| 4 | ip | string | 用户访问ip |
| 5 | advid | int | 广告id |
| 6 | showtime | datetime | 展示时间 |