近些年来，以Decision Tree为基础的树类模型（Gradient Boosting Decision Tree, Gradient Boosting Ranking Model, Random Forest），在回归和排序问题上得到了广泛的应用，而这正是主流搜索引擎各个子模块的基础。主体部分我们将从两条线来进行介绍。首先，我们将介绍当前搜索引擎的主流架构模式以及在不同层面所面对的问题。另外，我们将对比树模型和传统方法在解决该问题时效果上的差异。在主体之外，我们还将简单概括最近5年刚刚兴起的Deep Neural Network对机器学习领域的影响。