DSSM 模型分别使用相对独立的两个复杂网络构建用户相关特征的 user embedding 和 item 相关特征的 item embedding,所以称为双塔模型。 3.2 朴素的 DSSM 双塔模型,2015 双塔模型最大的特点是 user 和 item 是独立的两个子网络,对工业界十分友好。将两个塔各自缓存,线上预测的时候只需要在内存中进行相似度运算即可。
二、DSSM双塔模型的原理结构 2.1 原理结构 先来看看愿论文中的模型: 典型的DNN结构是将原始的文本特征映射为在语义空间上表示的特征。DNN在搜索引擎排序中主要是有下面2个作用: 1.将query中term的高维向量映射为低维语义向量 2.根据语义向量计算query与doc之间的相关性分数 从模型上来看,x是用来表示输入的term向量...
讲了上面一大堆,就是为了这一节构建咱们广告推荐的DSSM双塔模型。对应到咱们的广告业务就是构建DSSM双塔模型,用户侧输入用户对广告的历史行为特征(包括点击、下载、付费等)从而得到固定长度的user embedding,同理广告侧输入广告特征得到相同长度的ad embedding,分别存入redis内存数据库中。线上infer时给定一个广告ad,然后...
DSSM(Deep Structured Semantic Model)模型是微软在CIKM2013上提出的一种方法,主要用于解决自然语言处理中的语义相似度问题。它通过Word hashing技术,将文本映射到远低于词汇表大小的向量空间中,然后输入深度神经网络(DNN),最终输出一个128维的低维语义向量。通过计算Query和文档的语义相似度(使用这两个向量的余弦相似度...
我们广告推荐领域中使用的DSSM双塔模型是从广告维度为广告主推荐一定数量的人群,从数量上看是从百亿级别人群中找出百万级人群用于投放广告,所以是召回模型。 02 DSSM模型理论知识 1. DSSM模型的原理 DSSM(Deep Structured Semantic Models)也叫深度语义匹配模型,最早是微软发表的一篇应用于NLP领域中计算语义相似度任务的...
百度的双塔模型分别使用复杂的网络对用户相关的特征和广告相关的特征进行embedding,分别形成两个独立的塔,在最后的交叉层之前用户特征和广告特征之间没有任何交互。 这种方案就是训练时引入更多的特征完成复杂网络离线训练,然后将得到的user embedding和item embedding存入redis这一类内存数据库中。线上预测时使用LR、浅层NN...
一、DSSM模型 1.1 DSSM模型架构 这里不按原论文出牌,从推荐系统角度: 双塔模型结构简单,一个user塔,另一个item塔,两边的DNN机构最后一层(全连接层)隐藏单元个数相同,保证user embedding和item embedding维度相同,后面相似度计算(如cos内积计算),损失函数使用二分类交叉熵损失函数。DSSM模型无法像deepFM一样使用user和...
背景:在NLP中,对于两个文本比较和分析的任务,比如文本相似度或者问答模型,因为涉及到两个输入源,如果使用单一的神经网络模型,会使得神经网络需要花费算例和算力去区分两个输入源的边界,所以采用结构上就能区分两个输入源的双塔模型在效果上和效率上会更好。本文主要对主流和一些优化改进的DSSM模型进行汇总和归纳。
DSSM模型整体结构分为输入层、表示层和匹配层。输入层处理文本映射为低维向量，表示层使用BOW词袋模型，不考虑词序。匹配层通过cos函数计算两个语义向量的相似度。推荐领域的DSSM双塔模型 DSSM模型最早应用于NLP领域的语义相似度任务。因为排序问题是推荐场景的核心，DSSM模型自然引入到推荐领域。双塔模型将用户...
DSSM用于召回阶段时，通过多路召回策略，如协同过滤、内容基于、语义向量等方法，实现高效检索。在实际应用中，双塔模型的实现方式和效果存在差异，百度和谷歌等大厂的模型各有特色，但核心思想保持一致。离线训练DSSM模型时，正样本通常为用户点击过的项目，负样本则通过随机选取不同用户未点击的项目来构建。