刚进阿里的盖坤提出了分片线性模型MLR，这对当时主要使用简单线性模型来预测CTR的业界来说，因为极大地提高了CTR预估的准确性而颇具意义。几年来，MLR模型已经被广泛应用在直通车定向和钻展业务中。

近期，盖坤又带领团队在CTR预估方面推出了一个新的模型结构——深层用户网络兴趣分布，即利用深度学习在用户的历史行为和广告CTR预估之间建立部分匹配，匹配度越高的历史数据对预估结果的影响越大。其具体介绍可看雷锋网此前报道和盖坤本人在这次CCF-GAIR大会上的演讲。