Python 推荐算法 双塔模型

双塔模型是一种推荐算法中常用的模型，它由两个塔组成，一个是用户塔，另一个是物品塔。这两个塔都是由深度神经网络（DNN）构成的，最后一层的隐藏单元个数相同，以确保用户嵌入和物品嵌入的维度相同。在双塔模型中，使用二分类交叉熵损失函数进行相似度计算，例如使用余弦内积计算相似度。与其他模型不同的是，DSSM模型无法像deepFM一样使用用户和物品的交叉特征。\[2\]

在Python中实现双塔模型时，可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss作为损失函数。这个函数已经包括了softmax激活函数，因此在最后一层网络不需要再使用激活函数。交叉熵损失函数的计算可以通过手写代码实现，也可以直接使用torch.nn.CrossEntropyLoss函数进行计算。\[3\]

双塔模型在推荐系统中有广泛的应用，可以用于生成用户和物品的嵌入向量，并通过计算相似度来进行推荐。它的简单结构和有效性使其成为推荐算法中的一种重要模型。\[9\]\[10\]\[11\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【PyTorch基础教程30】DSSM双塔模型（线上召回 | 模型更新）](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/125383309)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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