DSSM 第2页

中数据库存入的中文是问号_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...

本文主要介绍了项目中用于商业兴趣建模的DSSM双塔模型。欢迎转载，转载请注明出处以及链接，更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。

卢少奇·2022-12-14 13:34

DSSM、YoutubeDNN-推荐系统小结

seetimee·2022-12-14 13:33

召回和粗排负样本构造问题

拿业界常用的粗排DSSM模型来说，模型训练样本的构造方式一般是复用精排下发的正负样本，但这会造成一个问题：粗排训练样本和实际线上打分样本分布不一致，训练样本仅是线上打分样本一个比较小的子集。

程序员对白·2022-12-14 13:02

PySpark+深度语义模型DSSM+获取embedding

背景：需要从大量道具中检索出用户喜欢的道具，出于隐私保护代码中隐去了使用到的具体特征，整个流程是可以跑通的，实际使用时可以根据需要增加相应的earlystopping，BN，数据采样等操作。环境设置：deepmatch==0.1.3,deepctr[GPU]==0.7.5,pyspark==2.4.0,keras模型文件：importpandasaspdimportnumpyasnpimportt

一只小鱼儿·2022-12-14 13:32

深度盘点：基于双塔结构的推荐模型总结

微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相似

机器学习社区·2022-12-14 13:31

Vihagle·2022-12-14 13:28

推荐系统（十七）双塔模型：微软DSSM模型（Deep Structured Semantic Models）

天泽28·2022-12-14 13:57

基于深度学习的商品推荐系统（Web）

项目简介技术栈项目用到的技术如下：语言：Python3JavaWeb端：Layui,Flask,Nginx,Gevent，Flask_Cache模型训练：PaddleRec,PaddlePaddle深度学习模型:DSSM

初级炼丹师Yiky--1229·2022-12-13 15:07

（一）文本嵌入式表示方法实战（词、句和段落向量：Word2Vec，GloVe，Paragraph2vec，FastText，DSSM）

《文本嵌入式表示方法实战》系列文章是基于2017年我于研一下半学期做的两场长时间的组会汇报ppt上形成的文章（学习和实验长达3个月，因为当时主要以上课为主，实验都是课余时间做的。。），由于当时我正处于入门阶段，理解和表述定有不当之处，还请各位同学老师批评指教。。。《文本嵌入式表示方法实战》系列文章全部链接如下：（一）文本嵌入式表示方法实战（词、句和段落向量：Word2Vec，GloVe，Parag

胖胖的飞象·2022-12-10 21:07

基础知识整理

@[T机器学习计算语义相似度：DSSM（DeepStructuredSemanticModels，有监督），可解决query-doc结果对的召回问题（“快递软件”-“菜鸟裹裹”，“机票”-“携程”），已经语义顺序或细微不同的词引起的语义变化

Nevermoreeeee·2022-11-24 21:29

何草不玄丶·2022-11-23 08:28

召回模型：DSSM双塔模型

文章目录DSSM(2013)DNNforComputingSemanticFeaturesWordHashingYoutube双塔模型(2019)ModelingFrameworkStreamingFrequencyEstimationNeuralRetrievalSystemforYoutubeDSSM

竹枝子·2022-11-20 14:35

DSSM双塔模型及pytorch实现

本文介绍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。

简之·2022-11-20 12:28

时序分析 17 状态空间模型上（隐含马尔可夫模型）

时序分析17状态空间模型上隐含马尔可夫模型DynamicStateSpaceModel(DSSM),状态空间模型在数据分析、时序分析，机器学习领域有非常重要的应用。

Magic Ktwc37·2022-11-16 08:15

DSSM 阅读 - Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data

论文发布于2013摘要通过深度网络将query和document映射到相同的低维空间，在该空间中，document和给定的query的相似度可以通过他们之间的距离给出。所提出的深度结构化语义模型（deepstructuredsemanticmodel）使用点击数据训练，训练的目标是给定query下最大化clickeddocument条件概率。为了适用大规模web搜索场景，采用了wordhashin

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-06 07:07

计算文本相似度的常用算法

文章目录1.余弦相似度2.TF-IDF模型2.1词频TF的计算方法2.2反文档频率IDF的计算方法2.3TF-IDF的计算方法3.基于语义相似度的计算——DSSM4.LSI/LSA模型5.LDA模型6.

氧小氢·2022-10-21 07:02

pytorch推荐库torch-rechub之DSSM模型召回实战

王同学死磕技术·2022-10-19 09:37

基于ES实现电商语义搜索

如果仅仅依赖传统词匹配方式进行商品检索，会导致一些商品召回错误影响用户体验；如搜索【蛋糕奶油】结果查询出“奶油蛋糕“相关商品，搜索【车手】相关的宣传海报，结果找到了“汽车手机版”宣传海报架构设计特征提取部分采用传统的DSSM

与AI零距离·2022-07-09 15:19

【datawhale202206】pyTorch推荐系统：召回模型 DSSM&YoutubeDNN

DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。

SheltonXiao·2022-07-09 07:12

推荐模型复现（三）：召回模型YoutubeDNN、DSSM

GoAI·2022-07-06 07:18

推荐算法之召回模型：DSSM、YoutubeDNN

1.DSSM1.1DSSM模型原理DSSM(DeepStructuredSemanticModel)，由微软研究院提出，利用深度神经网络将文本表示为低维度的向量，应用于文本相似度匹配场景下的一个算法。

莱维贝贝、·2022-06-23 07:17

2019-08-21工作进展

epoch之后程序参数基本上稳定下来，acc：0.88，auc：0.69，precision：0.90构造inference数据，当前inference程序还在跑今天计划：分析inference结果，改善dssm

Songger·2022-02-16 10:36

NLP | DSSM双塔模型类综述

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。1.DSSM双塔模型主要通过对两段文本进行编码为固定长度的向量，然后通过两个向量间进行计算相似

AxsPlayer·2022-02-15 20:18

[搜索引擎] DSSM模型及其变种

1.简介DSSM（DeepStructuredSemanticModels）模型由微软于2013年提出，是深度语义匹配模型的鼻祖。

nlpming·2021-12-26 17:25

2019-08-08工作进展

使用新的数据集重新对dssm模型进行训练测试。

Songger·2021-06-19 02:38

20190805工作进展

使用最朴素的dssm_v0算法进行query和title的关联，程序已经跑通，训练阶段完成，今天进行测试。今天计划：使用querytop1w

Songger·2021-06-19 00:10

2019-08-09工作进展3

对比关键词没有权重的dssm模型的效果train_query:hs_dssm_dic_query_1-|id|words_mainse_ids|se_keyword|train_title:hs_dssm_dic_title

Songger·2021-06-09 15:00

DSSM双塔模型原理及在推荐系统中的应用

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

贝壳er·2021-05-14 23:49

多兴趣模型实践ComiRec代码解读

因为纯粹基于ID的模型CTR已经降至最低，比如之前的ytb，SRGNN，LightGCN，TAGNN，均干不过FFM，DSSM，这是实际应用中不可避免的，总之，这种情况无论是代码问题也好，还是说数据问题稀疏也罢

小李飞刀李寻欢·2021-04-29 16:43

loveitlovelife·2021-01-18 00:04

tf2 DSSM双塔模型搭建和user、item侧训练向量获取

数据直接用的moivelens：链接：https://pan.baidu.com/s/14sY0dKUsb4Pc18qPjVua3Q提取码：on3v参考：https://github.com/peiss/ant-learn-recsysimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromte

初心fly·2021-01-11 00:35

支持多值带权重、稀疏、共享embedding权重的DSSM召回实现（tensorflow2）

点击上方“数据与智能”，“星标或置顶公众号”第一时间获取好内容作者|xulu1352目前在一家互联网公司从事推荐算法工作编辑|lily0前序关于DSSM模型原理及实现，网上已经有很多质量不错的参考文章了

gongyouliu01·2020-12-22 20:00

调参时候优化方式惹的祸

一个周日的凌晨，因为acc一直不太满意，在调dssm模型参数的时候，随手把optimizer由adam->rmsprop,然后一直神奇的报错，而又忘记了是由于改optimizer导致的，纠结好久，都没有找到问题

城中山谷·2020-10-08 08:24

暑期实习面经（NLP 方向）达摩院、腾讯、微软、美团、百度

问研究生期间的研究方向；研究内容有提到DSSM，询问是否知道现在对DSSM的改进模型，回答不知，现在更多做的生成模型，因此问题转到生成模型；询问对生成模型的了解，

北木.·2020-09-10 20:36

twitter-LDA研究

看了几篇论文，本来想研究一下陈恩红团队所写的和深度学习模型DSSM有关的那篇论文（ReadingtheVideos:TemporalLabelingforCrowdsourcedTime-SyncVideosBasedonSemanticEmbedding

jasperyang·2020-08-22 10:17

论文｜从DSSM语义匹配到Google的双塔深度模型召回和广告场景中的双塔模型思考

基于深度学习的召回近些年已经得到了长足的发展，其中双塔模型更是作为经典的深度学习召回模型被各大公司应用，回顾双塔模型的发展可以追溯到2003年微软发布的DSSM模型，本篇文章将会从DSSM开始介绍几篇论文

Thinkgamer_·2020-08-17 19:48

NLP——计算文本相似度的常用算法

IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1词频TF的计算方法3.1.2反文档频率IDF的计算方法3.1.3TF-IDF的计算方法3.2利用TF-IDF计算文章相似度3.3代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1

你要啥自行车·2020-08-17 16:43

深度学习推荐算法召回youtube和排序deepfm

参考：https://github.com/shenweichen/DeepCTR1、youtube召回算法深度召回算法dssm，fm，ncf，sdm，mind用tensorflow1.X，不然deepmatch

初心fly·2020-08-12 13:27

从DSSM语义匹配到Google的双塔深度模型召回和广告场景中的双塔模型思考

本文包含（文章较长，建议先收藏再阅读，点击文末的阅读原文，查看更多推荐相关文章）：DSSMDSSM的变种MV-DNNGoogleTwoTowerModel广告场景中的DSSM双塔模型总结基于深度学习的召回近

hellozhxy·2020-08-09 21:14

文本匹配开山之作-DSSM论文笔记及源码阅读（类似于sampled softmax训练方式思考）

文章目录前言DSSM框架简要介绍模型结构输入Encoder层相似度Score计算训练方式解读训练数据训练目标训练方式总结DSSM源码阅读训练数据中输入有负样本的情况输入数据合并正负样本与计算余弦相似度softmax

XiangJiaoJun_·2020-08-06 12:40

NCE损失（Negative Sampling)

DSSM的损失函数:先是1个正例和5个负例过softmax:最后交叉熵损失函数：Word2Vec的损失函数：输入词的词向量和预测词(或负例)的分界面向量点乘，经过sigmoid，再过交叉熵损失函数在词向量的生成过程中

smartcat2010·2020-08-05 20:43

Recommendation with Deep Structured Semantic Model

DeepStructuredSemanticModel(DSSM)[1]isadeepneuralnetworkforlearningsemanticrepresentationsofentitiesinacommoncontinuoussemanticspaceandmeasuringtheirsemanticsimilarities.Itiswidelyusedininformationret

xyq_learn·2020-07-30 06:43

厉害了推荐系统—双塔 DSSM 模型(上)

GGB_Two-Towers_-Robin-Hill.jpgdouyin.jpg厉害了推荐系统最近晚上睡前只要是打开了头条，打底就是一个小时时间，控制也是控制不足自己，已经影响到了我休息时间。自己也是感受到了推荐系统厉害。reducation_dimension.jpg降维在机器学习中也好、在数据挖掘中也好，我们喜欢将事物(文本、图像和音频等信息)抽象为向量。我们用于语言描述世界，传递信息。如何让

zidea·2020-07-19 09:20

文本相似度，文本匹配模型归纳总结

代码均采用tensorflow进行实现，每个模型均会有理论讲解与代码实现，现已添加到我的github欢迎star项目代码与论文讲解都在持续更新中，如没有找到实现的代码，或相关论文讲解，请给我一首歌的时间DSSM

shelley__huang·2020-07-14 17:47

使用预训练Embedding，finetune DSSM模型

1.前言DSSM模型是点击预估领域的经典召回模型，是由“用户”端和“商品”端两个塔式结构组成。“用户”端和“商品”端两个子塔分别生成最终的“用户”Embedding和“商品”Embedding。

ZILLIZ RDS·2020-07-12 14:40

人工智能在搜索的应用和实践

人工智能在搜索的应用和实践欧文武以深度学习为代表的人工智能在图像、语音和NLP领域带来了突破性的进展，在信息检索和个性化领域近几年也有不少公开文献，比如wide&deep实现了深度模型和浅层模型的结合，dssm

qq_40954115·2020-07-08 01:53

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