贡献本文提出了一种从流式数据中估计item频率的新算法，通过理论推导，证明了该算法可以在无需固定item词表的情况下生效，并且能够产生无偏估计，同时能够适应item分布的变化。以解决热门商品在负样本采样时，采样次数过多而被过度惩罚。业内的主流方法和问题推荐领域中emb学习的挑战通常有两个：1）对于许多工业级别的应用来说item语料规模会相当大。2）采集自用户反馈的训练数据对许多item来说非常稀疏
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2024-02-04 01:23:27
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双塔模型 双塔模型双塔模型
原创
2021-08-02 13:48:17
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在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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目前，对于基于向量召回，那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用？ 双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。下面我就给大家介绍一些来自微软、Facebook、Baidu、YouTube的经典双塔模型。微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相
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2023-10-07 09:52:35
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背景介绍推荐系统中特征一般分为三类：user(年龄、性别和省份等)、context（时间、搜索词、手机型号和来源页等）和item（具体推荐物品的特征）。其他术语：Items(documents)：推荐系统推荐的实体，对于YouTube就是视频，对于Google应用商店就是app。Query(context)：推荐系统用query的信息进行推荐，query信息包括用户信息(用户id，用户交互特征)和
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2023-11-01 16:52:26
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本文介绍的论文题目是：《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 论文下载地址是：Google工业风最新论文, Youtube提出双塔结构流式模型进行大规模推荐本文是谷歌工业风论文的新作，介绍了在大规模推荐系统中使用双塔模型来做召回的一些经验，值得细细品读。本文仅对文章内容做一个简单
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2023-12-13 20:11:52
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从DSSM到双塔DSSM背景结构Word Hashingnegative sampling拓展Google Two Tower Model 背景将自然语言转化为向量，计算向量的相似度作为两句（query&doc)的相似度 历史方法：单词向量空间模型：向量维度是词表，值是词频。计算简单，但是无法解决一词多义(polysemy)和多词一义（synonymy)话题向量空间模型（潜语义分析，LS
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2023-12-27 11:30:19
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DSSMDSSM的变种MV-DNNGoogle Two Tower Model广告场景中的DSSM双塔模型总结基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2013年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文，看一下DSSM模型是怎么发展成为双塔模型并应用在推荐系统中做召回的。DSSMDSSM
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2024-04-23 10:55:58
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双塔模型范式原理与结构解析推荐系统的架构是候选物品集合、召回、粗排、精排到重排的一个流程，目前这个架构已经比较成熟，如图 1 所示。典型的信息流推荐是当我们在刷某个APP的时候，主页会推荐一些相关的信息，这些信息就像流水一样不停的给你展现文章或视频。因此，引出一个问题：为什么推荐系统的信息能做到千人千面？我们以某头条为例，假设它的后台数据库里存储有 1000 万篇文章可以进行展示，同时假定用户固定
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2023-12-22 12:42:52
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适用领域： 1.句向量生成 2.语义相似度计算 3.语义搜索 4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa 在文本语义相似度（Semantic Textual Simailarty) 等句子回归任务上，已经达到SOTA的结果，其语义相似度计算的处理方式是构造句子对[CLS]sen1[SEP]sen2输入到模型中，通过各种句子间的特征交互完成相似度计算，这就是交互式模型
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2024-03-18 21:13:56
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本文是2013年微软发表的论文的简要回顾，文中采用深层神经网络结构来学习查询（query）和文档（document）的隐式特征表示，然后用cosine函数计算两者之间的相似性
全文地址如下：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf论文首先分析了已
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2023-07-28 23:52:23
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文章目录DSSM(2013)DNN for Computing Semantic FeaturesWord HashingYoutube双塔模型(2019)Modeling FrameworkStreaming Frequency EstimationNeural Retrieval System for YoutubeDSSM双塔模型问题与思考 DSSM(2013)Learning Deep
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2023-12-20 22:33:53
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本文介绍用于商业兴趣建模的 DSSM 双塔模型。作为推荐领域中大火的双塔模型，因为效果不错并且对工业界十分友好，所以被各大厂广泛应用于推荐系统中。通过构建 user 和 item 两个独立的子网络，将训练好的两个“塔”中的 user embedding 和 item embedding 各自缓存到内存数据库中（redis）。线上预测的时候只需要在内存中计算相似度运算即可。DSSM 双塔模型是推荐领
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2023-11-30 09:20:01
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双塔模型范式原理与结构解析推荐系统的架构是候选物品集合、召回、粗排、精排到重排的一个流程，目前这个架构已经比较成熟，如图 1 所示。典型的信息流推荐是当我们在刷某个APP的时候，主页会推荐一些相关的信息，这些信息就像流水一样不停的给你展现文章或视频。因此，引出一个问题：为什么推荐系统的信息能做到千人千面？我们以某头条为例，假设它的后台数据库里存储有 1000 万篇文章可以进行展示，同时假定用户固定
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2023-12-23 17:11:37
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正文开始之前，先声明两点：双塔是“召回”+“粗排”的绝对主力模型。但是要让双塔在召回、粗排中发挥作用，带来收益，只改进双塔结构是远远不够的。如何采样以减少“样本选择偏差”、如何保证上下游目标一致性、如何在双塔中实现多任务间的信息转移…，都是非常重要的课题。但是受篇幅限制，本文只聚集于双塔模型结构上的改进。双塔分离：成也萧何，败也萧何双塔的模型结构很简单。训练的时候将用户侧的信息喂入一个DNN（ak
开放域问答系统的泛化性和鲁棒性一直是一个业界难题，其中位于最顶层的稠密检索模型(Dense Retriever)常常被诟病其OOD泛化能力不如传统的BM25算法。今天分享一篇来自Google的工作，其实稠密检索模型的泛化能力并不是天生就差，它只是需要更强大的编码器和更多更好的训练数据而已。Large Dual Encoders Are Generalizable Retrievershttps:/
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2023-12-29 23:40:42
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双塔学习笔记（Deep Structured Semantic Models）总体框架一、纸上得来终觉浅1、背景2、双塔的鼻祖（最初的双塔，重点讲解）3、百家争鸣（各路英雄对双塔的改进，主要讲解改进了哪里）4、双塔在推荐系统的表演（百度、谷歌）5、双塔的优缺点二、绝知此事要躬行实战篇 ：双塔手助游戏推荐中的应用和效果。一、背景：DSSM 深度语义匹配模型最早是应用于 NLP 领域中计算语义相似度任
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2023-09-28 14:43:27
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在当代搜索引擎的召回环节，除了常见的经典倒排索引来对Query和Document进行文本字面匹配外，经常也会增加一路基于Bert模型的双塔结构，将用户查询Query和搜索文档，各自通过一个塔形结构来打Embedding，以此增加Query和Document的深层语义匹配能力。再比如，在自然语言处理的QA领域，一般也会在第一步召回环节，上一个基于Bert模型的双塔结构，分别将问题Question和可
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2023-11-11 09:44:33
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1.介绍下推荐系统的流程： 召回 -> 排序（对召回结果进行精排）-> 补充策略与算法层（兼顾结果的“多样性”，“流行度”，“新鲜度”等指标，结合一些补充策略和算法对推荐列表进行调整）2.召回和排序比较大的差异点： 召回层的特点是：数据量大、速度响应快、模型简单、特征较少。 排序层的特点是：数据量少、排序精准、模型复杂、特征较多。3.了解双塔模型吗： 用于推荐系统的召回or粗排环节。分
在这篇文章中，我将详细描述如何使用Python实现双塔模型，并介绍关键的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、最佳实践及扩展阅读。
### Python双塔模型描述
双塔模型是一种用于推荐系统的深度学习结构，通常由两个独立的神经网络组成：一个用于用户特征，另一个用于物品特征。这两个网络的输出通过某种相似度计算结合在一起，以实现个性化推荐。双塔模型可以有效地处理大规模数据，并能提高推荐的准确性
