TDM 旧模型 新增训练数据（有新的item加入）时，应该如何初始化树文件

[zhangyuhanjc]

有个问题想请教
现在我已经有了0-15天训练数据训练出的模型，我想在上次训练的基础上在训练16-30天的数据（会有不少新的item加入），这时userbehavoir_tree.pb 和 leaf.id 文件中只有老的item id 节点，我应该如何加入新的item呀，
如果使用tree_init.py ，我理解之前的模型就会失效 因为node节点变化太大了 node_emb就得完全重新学
如果使用tree_cluster.py， 新加入的item又没有embedding用来聚类

[Overfit]

同问，对于这样end to end的retrieval模型，对于item侧频繁进行增删的情况，要怎么处理

[zhuhan1236]

这类情况，可以根据具体的业务需求来做不同的定制化处理。比如，可以先将新的item插入到原有tree结构的叶子层，用新的data训练之后再根据embedding聚类等过程完成树结构调整