Mô hình đề xuất hai tháp

Hệ thống đề xuất thường tách việc truy xuất ứng viên khỏi việc xếp hạng. Việc truy xuất thu hẹp một danh mục lớn thành một tập hợp có thể quản lý được các mục có liên quan. Mô hình hai tháp sử dụng một bộ mã hóa cho người dùng hoặc truy vấn và một bộ mã hóa khác cho các mục ứng cử viên. Mỗi tháp biến đổi các tính năng sẵn có của nó thành một vectơ trong không gian nhúng chung. Hàm tương tự, thường là tích số chấm hoặc điểm cosine, xếp hạng các cặp ứng cử viên. Hai bộ mã hóa có thể chạy độc lập. Việc nhúng mục có thể được tính toán ngoại tuyến và được lưu trữ trong chỉ mục lân cận gần nhất. Tại thời điểm yêu cầu, tháp người dùng tạo một vectơ truy vấn và chỉ mục trả về một danh sách rút gọn. Sự tách biệt này hỗ trợ các danh mục lớn hiệu quả hơn so với việc đánh giá một mô hình liên kết sâu đối với mọi mục. Công cụ đề xuất TensorFlow mô tả kiến ​​trúc này dưới dạng truy xuất với các mô hình truy vấn và ứng viên. Cấu trúc độc lập tạo ra sự cân bằng. Nó mở rộng quy mô truy xuất, nhưng không thể mô hình hóa trực tiếp các tương tác theo cặp tùy ý yêu cầu nhìn thấy người dùng và mục cùng nhau, trừ khi những tương tác đó được thể hiện trong mục tiêu hoặc tính năng đào tạo nhúng. Trình xếp hạng xuôi dòng có thể kết hợp các ứng viên được truy xuất với ngữ cảnh, tính năng chéo và các ràng buộc hoạt động phong phú hơn. Vấn đề thu hồi truy xuất: người xếp hạng không thể chọn một mục chưa bao giờ được truy xuất. Quá trình đào tạo thường sử dụng các tương tác tích cực và các tiêu cực được lấy mẫu hoặc theo đợt để định hình không gian nhúng. Chiến lược lấy mẫu âm tính và nhật ký phơi nhiễm ảnh hưởng đến những gì mô hình học được. Đánh giá nên đo lường khả năng thu hồi hoặc xếp hạng giữa nhóm ứng viên thực tế và kiểm tra hiệu suất khởi động nguội. Theo dõi độ mới của quá trình nhúng, làm mới chỉ mục và khả năng tương thích của phiên bản tính năng. Độ tương tự cao là điểm truy xuất chứ không phải xác suất được hiệu chỉnh hoặc bằng chứng về sở thích của người dùng. Các ràng buộc về tính đủ điều kiện, an toàn, đa dạng và chính sách nên được áp dụng trong thiết kế hệ thống. Kiến trúc này làm cho việc tìm kiếm quy mô lớn trở nên thiết thực, trong khi trải nghiệm người dùng cuối cùng phụ thuộc vào phạm vi ứng viên, chất lượng xếp hạng và đánh giá ngoài sự tương đồng ngoại tuyến.