基于改进的深度语义匹配模型在商品召回方面的应用

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在电商平台的推荐系统和广告领域,召回数量不足、召回的马太效应问题一直存在,而且随着AI智能化应用的加速被越来越多的关注到,如何增加用户召回数量,提升召回质量,是每一个电商平台算法团队都亟需解决的问题.传统的DSSM模型采用了多通道5层MLP架构,后经演化出现了CNN-DSSM和LSTM-DSSM,本文采用了LSTM-DSSM架构的基础上融合了多层感知机架构,进一步提升模型的深度,使得模型能够抽取更深层次的信息.
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