2.1.5_TDM

文档摘要

背景和目的召回早前经历的第一代协同过滤技术，让模型可以在数量级巨大的item集中找到用户潜在想要看到的商品。这种方式有很明显的缺点，一个是对于用户而言，只能通过他历史行为去构建候选集，并且会基于算力的局限做截断。所以推荐结果的多样性和新颖性比较局限，导致推荐的有可能都是用户看过的或者买过的商品。之后在Facebook开源了FASSI库之后，基于内积模型的向量检索方案得到了广泛应用，也就是第二代召回技术。这种技术通过将用户和物品用向量表示，然后用内积的大小度量兴趣，借助向量索引实现大规模的全量检索。这里虽然改善了第一代的无法全局检索的缺点，然而这种模式下存在索引构建和模型优化目标不一致的问题，索引优化是基于向量的近似误差，而召回问题的目标是最大化topK召回率。