【双塔模型DSSM】的原理与实现_dssm模型listwise训练代码-CSDN博客 样本构建 正样本为点击样本,负样本为随机采样。 easy negative hard negative 1)业务侧定义 2)用上一版本的召回模型筛选出"没那么相似"的<user,doc>对,作为额外负样本,训练下一版本召回模型。 损失函数 离线评估 拿Top K召回结果与用户实际点击做...
好,话不多说,进入正文,这是一个纯粹关于召回模型的工作,按照双塔-TDM-DR-二向箔这个路线发展而来,它的名字叫streaming VQ。 过去召回模型的演进路线 首先,我们来梳理一下,过去几年,在召回模型上,发生了什么进展呢? 最早,有HNSW+双塔模型,在这个专栏的文章里讲过,双塔会把用户侧和物料侧解耦开,物料侧的表示可...
线上服务部分，如上图右边所示，我们将无偏的商品表示和有偏的商品表示通过参数 α 融合起来得到线上的商品表示，这样即可通过用户向量来召回商品，这个 α 是调节召回关注流行度信息的程度。4. 离线及线上实验 上图中展示了这个模型离线及线上的效果。在离线实验中，我们引入了 C-Ratio 的指标，来衡量召回结果中...
模型类:模型类的模式是将用户和item分别映射到一个向量空间,然后用向量召回,这类有itemcf,usercf,embedding(word2vec),Graph embedding(node2vec等),DNN(如DSSM双塔召回,YouTubeDNN等),RNN(预测下一个点击的item得到用户emb和item emb);向量检索可以用Annoy(基于LSH),Faiss(基于矢量量化)。此外还见过用逻辑回归...
步骤1：人工智能大模型优化召回模型的数据采集及预处理 数据是人工智能大模型的基础，没有足够的数据，模型就无法发挥其潜力。因此，第一步是要采集和预处理好数据，为模型训练做好准备。数据采集和预处理的主要内容包括：召回模型数据采集：召回模型的数据主要包括用户的行为数据和物品的属性数据。用户的行为数据指的是...
召回模型,也叫做候选集生成模型,是一种利用人工智能技术,根据用户的行为和特征,筛选出最有可能对某个产品或服务感兴趣的用户的方法。召回模型是数字化营销的核心环节,是实现精准营销的基础。召回模型的目的是从海量的用户中,找到最有价值的潜在客户,也就是召回率高的用户,然后将他们作为目标用户,进行后续的营销活动,...
Beam Size B 控制着被召回的候选路径的个数; 5.结论 总结:本文提出了一个用于大型推荐系统的端到端可学习的召回模型——DR(Deep Retrieval)。DR 使用 EM 算法和联合训练来优化模型的参数。实验表明,DR 模型的效果远远高于其他模型,并且效果接近暴力枚举。
在数字化营销的业务场景中，召回模型是一种重要的工具，它可以根据用户的行为和属性，从海量的候选物品中筛选出最有可能感兴趣的物品，从而提高转化率和用户满意度。然而，传统的召回模型往往只能利用内部信息，即用户在平台上的行为和属性，而忽略了外部信息，即用户在其他平台或渠道上的行为和属性，以及其他来源的信息...
召回模型是一种在数字化营销中广泛使用的机器学习模型,它的作用是根据用户的特征和行为,从海量的候选物品中筛选出最有可能被用户感兴趣或点击的物品,从而提高用户的满意度和转化率。召回模型的优化是一项重要的工作,它涉及到如何选择合适的召回模型类型,如何设置合理的召回模型目标,以及如何采用有效的召回模型方法。本文...
召回模型的作用是解决数字化营销中的信息过载问题。信息过载是指用户面对海量的物品时，无法有效地找到自己想要的物品，从而导致用户的满意度和转化率降低。召回模型通过学习用户的特征和行为，从海量的物品中筛选出最有可能符合用户需求和偏好的物品，从而减少用户的选择困难，提高用户的满意度和转化率。例如，假设你是一...