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DSSM 和 YouTubeDNN 都是比较经典的 U2I 模型。
U2I 召回
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DSSM 和 YouTubeDNN 都是比较经典的 U2I 模型。
U2I 召回
U2I 召回也就是 User-to-Item 召回它基于用户的历史行为以及用户的一些个人信息对系统中的候选物品进行筛选挑选出一部分最有可能被用户喜欢的物品送入推荐模型进行排序和推荐。
DSSM
DSSM 模型又叫双塔模型全称 Deep Structured Semantic Model双塔模型上线很方便User 塔在线计算 User EmbeddingItem 塔离线计算 Item embeding通过向量检索就可以快速进行召回。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。
输入层
最下面的 User 侧和 Item 侧特征是输入层。输入层主要的作用是把文本映射到低维向量空间转化成向量提供给深度学习网络。表示层中间的 DNN 模型可以看成是表示层。 DSSM 模型表示层使用的是 BOWBag Of Words词袋模型没有考虑词序的信息。不考虑词序其实存在明显的问题因为一句话可能词相同但是语义则相差十万八千里下面这个是表示层的结构图。
