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wordhash直接降维打击，推荐领域工业界一直在高维稀疏场景打转，通过LookupEmbedding降维的方式已经是基本方案，缺少一种直观有先验的降维Embedding工业界论文特点：简单实用，拿来可用，学术界论文特点：模型高大上，调出效果看运气
DSSM-LSTM如上文所述，DSSM不能够很好的捕捉上下文信息，所有使用LSTM替换DSSM的DNN使其能够捕捉到文本的上下文信息。MV-DSSM该模型主要是用于推荐系统。参考资料DSSM:LearningDeepStructuredSemanticModelsforWebSearchusing
【推荐系统经典论文(九)】谷歌双塔模型广告行业中那些趣事系列10：推荐系统中不得不说的DSSM双塔模型分享，点赞，在看，安排一下？文文学霸关注关注2点赞0评论6收藏一键三连扫一…
DSSM双塔模型在2013年被微软在论文LearningDeepStructuredSemanticModelsforWebSearchusingClickthroughData中提出，其应用途径由最初的文本匹配和搜索逐渐推广到了推荐搜索、计算广告、信息流推荐以及机器翻译等等。一、DSSM介绍...
本文主要介绍项目中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两个的子网络，将训练好的两个“塔”中的userembedding和...
导读：本文是“深度推荐系统”专栏的第十篇文章，这个系列将介绍在深度学习的强力驱动下，给推荐系统工业界所带来的最前沿的变化。.本文主要根据RecSys2019中论文《AreWeReallyMakingMuchProgress?AWorryingAnalysisofRecentNeuralRecommendationApproaches》总结的最近三...
【推荐系统论文代码讲解】Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks陌冉航1553播放·1弹幕推荐系统从入门到实战蚂蚁学Python3.8万播放·134弹幕清华大学张敏《推荐系统中的用户理解：偏好，意图，行为与满意度...
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【每周NLP论文推荐】介绍语义匹配中的经典文章【图文】，每天论文阅读，助力你系统性成长NLP-语义匹配】详解深度语义匹配模型DSSM所谓语义匹配，就是在语义上衡量文本的相似度，在产业界有很多的应用需求。例如，在FAQ场景中需要计算用户输入与标问之间的相似度来寻找合适的答案。
DSSM双塔模型是推荐领域不中不得不会的重要模型。.摘要：本篇主要介绍了项目中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两个的子...
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