AI一点通：一文讲清推荐系统的两塔系统（two tower system)

两塔推荐系统是一种在推荐系统中使用的协同过滤算法。它被称为“两塔”系统，因为它由两个神经网络或“塔”组成，这两个网络共同工作以为用户生成个性化推荐。

工作原理

第一个塔被称为“用户塔”。它以用户与物品的历史互动为输入，例如用户购买的产品或观看的电影，并将这些信息转换为表示用户偏好的固定长度嵌入向量。然后将该嵌入向量传递给第二个塔。

第二个塔被称为“物品塔”。它以目录中所有物品的元数据为输入，例如标题、描述、类型和其他特征。物品塔也将这些信息转换为表示每个物品的固定长度嵌入向量。

然后使用相似度函数（例如余弦相似度）比较来自用户和物品塔的两个嵌入向量。相似度得分表示用户偏好与目录中每个物品的相似程度。具有最高相似度得分的物品将被推荐给用户。

由于两塔推荐系统可以处理大规模和稀疏的数据集，并能捕捉复杂的用户-物品交互，因此它是个性化推荐的流行方法。它已在各种应用中使用，例如电子商务、流媒体服务和社交媒体平台。

如何使用深度学习进行训练

在双塔推荐系统中，生成用户和商品嵌入向量的神经网络需要被优化，使得用户购买的商品嵌入向量与商品未购买的嵌入向量的点积更高。这通常通过一个叫做训练的过程来实现，其中模型被呈现一组用户-商品交互数据，并学习预测每个用户未来与每个商品交互的可能性。

在训练期间，模型被优化以最小化损失函数，该损失函数度量预测和实际用户-商品交互之间的差异。在推荐系统中最常用的损失函数是二元交叉熵损失，该损失函数惩罚模型进行错误预测。

为了优化神经网络，使用反向传播计算损失对模型参数的梯度。然后使用优化算法（例如随机梯度下降或Adam）使用这些梯度来更新模型参数。重复更新模型参数的过程多个时期，直到模型收敛到一组最优参数。

通过这种方式优化神经网络，模型学习生成能够捕获数据中潜在模式和关系的用户和商品嵌入向量，并能够准确预测用户-商品交互。这使得双塔推荐系统能够提供个性化推荐，根据每个用户的偏好进行定制。

高效的实时推理

在计算用户嵌入向量与物品塔中所有物品嵌入向量