双塔模型

双塔模型是一种用于推荐系统的算法，它基于两个主要的组成部分：用户塔和物品塔。用户塔包含所有用户的特征向量，而物品塔则包含所有物品的特征向量。在训练过程中，模型通过学习用户和物品之间的关联性来生成个性化的推荐结果。具体来说，双塔模型使用深度神经网络来学习用户和物品之间的交互关系，并将这些关系转化为预测得分。然后，根据用户的当前兴趣和历史行为，模型会从物品库中选择最相关的物品进行推荐。双塔模型的优点在于它可以处理大规模的数据集，并且可以提供高质量的推荐结果。然而，它也存在一些挑战，例如如何处理冷启动问题和如何平衡探索与利用等。