[6]张俊林:SENet双塔模型:在推荐领域召回粗排的应用及其它
双塔模型属于基于模型的召回方式,正如名字所述,需要将物品和用户分别对应一个DNN塔,将各自的输入经过前几层隐层之后,最后一层隐层即用户向量表示和物品向量表示,根据两者的归一化内积得到输出预测值,通过计算预测值与真实值之间的损失,再反向传播更新参数,达到模型学习的目的。 因此,双塔模型被设计用来学习用户向量和物...
基于双塔模型结构的向量召回，得益于其双塔分离的顶部embedding表征方式，使得其能够进行高效计算User和Item...
双塔召回模型问题总结 1. 常用的损失函数 一般使用inbatch softmax,主要优点是方便,缺点是容易遭造成对热门item的打压,可以做纠偏,参考youtube论文《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 2.计算user emb 和 item emb时的相似度时应该用什么方法,为什么需要对emb做归一化?
双塔模型(two-tower)也叫 DSSM,是推荐系统中最重要的召回通道,没有之一。这节课的内容是双塔模型的结构、训练方式。双塔模型有两个塔:用户塔、物品塔。两个塔各输出一个向量,作为用户、物品的表征。两个向量的內积或余弦相似度作为对兴趣的预估。有三种训练双塔模型的
推荐系统中,双塔模型用于粗排和用于召回的区别有:1、在粗排阶段,双塔模型在粗排阶段通常被用来计算用户和物品之间的相似度。2、在召回阶段,双塔模型的应用方式与粗排阶段类似。在粗排阶段,双塔模型主要用于快速召回一小部分候选集合,以提高后续排序的效率。 一、粗排
众所周知,MF方法难以解决冷启动问题,于是进化出双塔模型,但是以双塔模型为基础的召回模型的好坏十分依赖负样本的选取。为了解决Batch内负样本带来的选择性偏差问题,本文提出MNS方法融合了批采样和均匀采样。实验表明,配合这种负样本的采样的双塔模型的召回能力得到了明显提升。
3、粗排相对召回，计算压力要小一些，因此粗排架构的发展趋势，目前在往打破双塔结构的方向发展，比如...
2.1. 双塔召回 在Mobius系统中也是采用的双塔的召回模型,一个典型的双塔模型[2]如下所示: 双塔召回模型的左侧塔是一个query侧的塔,也可以加上user侧的特征,做成user & query侧的塔,右侧塔是一个item侧的塔。在双塔召回模型一般需要解决的一个最重要的问题是样本空间的问题,即召回模型需要处理的是全量数据,在组...