34. 某廣告技術公司的點擊率(CTR)預測系統每天新增數百個用戶行為特徵(如新 廣告位、新設備類型)，特徵空間持續動態擴展。若採用傳統靜態模型每週批次重 訓一次，會導致嚴重的模型過期問題。為在特徵空間頻繁變化的情況下維持模型 即時準確度，最適合的模型架構方向為何？
(A)採用傳統靜態羅吉斯迴歸(Logistic Regression)，縮短批次重訓週期從每週改 為每日；
(B)採用支援增量學習(Incremental Learning)的模型，使模型能隨新資料即時更 新並適應新增特徵，而不需重新訓練整個模型；
(C)採用固定架構的深度神經網路(DNN)，每次有新特徵時重新定義輸入層後全 量重訓；
(D)改用預訓練圖神經網路(GNN)，透過圖結構建立特徵間的關聯，自動應對新 增特徵

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