详解深度学习中推荐系统的经典模型

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DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。

DSSM模型采用BOW方式表示Query和Title，通过含有多个隐层的DNN将其表达为低维语义向量。匹配层通过余弦距离计算语义相似度，并通过softmax函数转化为后验概率。在训练阶段，通过极大似然估计最小化损失函数，使用随机梯度下降使模型收敛。DSSM采用字向量作为输入，可以减少切词的依赖，提高模型泛化能力。缺点是丧失了语序信息和上下文信息，预测结果不可控。

BOW DNN DSSM 余弦距离 字向量 深度学习
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