Abstract
目的:根据用户正在阅读的doc,推荐相近的doc
数据:浏览器数据
训练:将source和target doc投影到隐含空间,使得他们的距离最小
展示有效性的两个兴趣度任务:自动高亮,上下文实体搜索
1 Introduction
兴趣度很重要的两个任务:
-自动高亮
-上下文实体搜索
2 兴趣度概念
2.1 数据
3 DSSM
3.1 网络结构
输入层
卷积层
mp层
全连接层
3.2 训练DSSM
3.3 使用DSSM
两种使用方式
- 特征生成器
- 直接作为兴趣度函数
本文介绍了一个基于用户阅读文档推荐相似文档的系统。该系统利用浏览器数据进行训练,并采用深度结构化语义模型(DSSM)来实现源文档与目标文档在隐含空间的投影,以最小化它们之间的距离。通过自动高亮和上下文实体搜索两个任务验证了推荐系统的有效性。
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