推荐系统学习笔记(五)-----双塔模型

2024-06-11 21:28

本文主要是介绍推荐系统学习笔记(五)-----双塔模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

双塔模型

训练

pointwise训练

pairwise训练

listwise训练


双塔模型

矩阵补充模型只用到了用户id和物品id,其余属性没有用上

 用户属性也可以这样处理

用户塔和物品塔各输出一个向量,两个向量的余弦相似度作为兴趣的预估值

训练

第一种:pointwise,独立看待每个正负样本,做二分类

第二种:pairwise,每次取一个正样本一个负样本

第三种:listwise,每次取一个正样本多个负样本,多分类

正负样本的选择:

正样本:用户点击

负样本:未被召回的,召回但是被粗排精排淘汰的,曝光但是未点击的(具体怎么选择后面会讲)

pointwise训练

把召回看作二元分类任务,鼓励正样本相似度接近1,负样本相似度接近-1

控制正负样本比例1:2,1:3(互联网大厂的经验之言)

pairwise训练

损失:鼓励cos(a,b+)大于cos(a,b-)

listwise训练

最小化交叉熵

错误设计:下面的模型不用于召回,前期融合(进入神经网络前就融合了),不是双塔模型,可以用作精排和粗排,计算量不会太大,召回只能用后期融合(神经网络之后)的模型

(未完待续)

这篇关于推荐系统学习笔记(五)-----双塔模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1052318

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