推荐领域(DSSM双塔模型): https://www.cnblogs.com/wilson0068/p/12881258.html   word2vec  word2vec笔记和实现 理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 上面这两个链接能让你彻底明白word2vec,不要搞什么公式,看完也是不知所云,也没说到本质. 目前用的比较多的都是Skip-gram模型 Go

深度语义结构模型（DSSM）首次提出了将深度学习应用到文本匹配方法中，该模型通过建模用户查询和文档的匹配度，同传统文本匹配模型相比获得了显著的提升。在深度语义结构模型中，每个文本对象均由５层的神经网络进行向量化表示，最后通过向量间的余弦值来衡量文本对象的相似度 DSSM模型由宁完全采用全连接神经网络构建，以至于参数较多，不利于模型参数的学习与优化，并且DSSM模型在获取词（片段）嵌入时釆用了词袋

1.背景 DSSM是Deep Structured Semantic Model (深层结构语义模型) 的缩写，即我们通常说的基于深度网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比如：搜索引擎检索，广告相关性，问答系统，机器翻译等。DSSM主要

论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1412.6629.pdf 其实这几篇论文，DSSM, C-DSSM, LSTM-DSSM 百度一下资料一大堆，不过我还是选择自己去看了一遍，然后做一下笔记，便于更深入的理解。不过看完了论文发现，这几篇文章真的是短小精悍。。。基本都是五六页结束。 这篇文章还是一样的套路，是这对DSSM模型的修改，毕竟全连接网络是最简单的神经网络，替换一

论文下载地址 代码实现 DSSM现在应该已经算是经典的文章了，有些年头了。网上已经有很多优秀的博客对该算法进行分析，建议去看那些文章，讲的比较全面。 DSSM的思想是利用搜索点击数据，分别将query和documents利用DNN映射到高纬语义空间，然后将query和document的高纬语义向量利用余弦相似度，对向量进行相似度计算。 训练阶段，对于点击数据，如果在当前query下，被点击

Deeplearning4j 实战 （22）：基于DSSM的语义匹配建模 Eclipse Deeplearning4j GitChat课程：Deeplearning4j 快速入门_专栏 Eclipse Deeplearning4j 系列博客：万宫玺的专栏_wangongxi_CSDN博客 Eclipse Deeplearning4j Github：https://github.com/eclip

点击左上方蓝字关注我们 自从小编安装了投影仪，看电影已经变成了日常刚需，而且系统总是可以推荐出令我惊喜的老电影，每一步推荐都“踩”在心头爱。 要知道在过去，推荐系统经常面临以下问题： 1. 协同过滤推荐（CF），无法解决新用户推荐。 2.基于内容推荐，基于在线user-profile的用户兴趣表示不准确。 基于此，DSSM（Deep Structured Semantic Models）提出

文章目录 1.整体结构：2. 词哈希3. DSSM在召回和粗排应用4. 优化技巧 1.整体结构： 原始的DSSM是在搜索CTR预估任务，大概分为： embedding层MLP层cosine相似度logitsoftmax层；其中Q代表搜索词(用户)，D1,2,…,n为检索文档(物料) 。 如果将最左侧看作一个塔，并称为用户塔；那右侧就可以称为物料塔(或者物料塔1,2,…,n);