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LR可以视作单层单节点的线性网络结构。模型优点是可解释性强。通常而言，良好的解释性是工业界应用实践比较注重的一个指标，它意味着更好的可控性，同时也能指导工程师去分析问题优化模型。但是LR需要依赖大量的人工特征挖掘投入，有限的特征组合自然无法提供较强的表达能力。
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FM可以看做是在LR的基础上增加了一部分二阶交叉项。引入自动的交叉特征有助于减少人工挖掘的投入，同时增加模型的非线性，捕捉更多信息。FM能够自动学习两两特征间的关系，但更高量级的特征交叉仍然无法满足。
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GBDT是一个Boosting的模型，通过组合多个弱模型逐步拟合残差得到一个强模型。树模型具有天然的优势，能够很好的挖掘组合高阶统计特征，兼具较优的可解释性。GBDT的主要缺陷是依赖连续型的统计特征，对于高维度稀疏特征、时间序列特征不能很好的处理。
深度模型优势体现在如下几个方面：
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强大的模型拟合能力：深度学习网络包含多个隐藏层和隐藏结点，配合上非线性的激活函数，理论上可以拟合任何函数，因此十分适用于点评搜索这种复杂的场景。
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强大的特征表征和泛化能力：深度学习模型可以处理很多传统模型无法处理的特征。例如深度网络可以直接中从海量训练样本中学习到高维稀疏ID的隐含信息，并通过Embedding的方式去表征；另外对于文本、序列特征以及图像特征，深度网络均有对应的结构或者单元去处理。
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自动组合和发现特征的能力：华为提出的DeepFM，以及Google提出的DeepCrossNetwork可以自动进行特征组合，代替大量人工组合特征的工作。
source:美团技术