推荐系统中，双塔模型用于粗排和用于召回的区别有：1、在粗排阶段，双塔模型在粗排阶段通常被用来计算用户和物品之间的相似度。2、在召回阶段，双塔模型的应用方式与粗排阶段类似。在粗排阶段，双塔模型主要用于快速召回一小部分候选集合，以提高后续排序的效率。
一、粗排阶段
在推荐系统中，粗排阶段主要用于从海量的候选物品中快速地召回一小部分候选集合，以供后续的排序和推荐。粗排阶段的目标是高效地召回可能感兴趣的物品，尽量避免漏掉用户可能喜欢的物品。
双塔模型在粗排阶段通常被用来计算用户和物品之间的相似度。具体而言，将用户的行为序列或者特征通过一个塔（tower）网络进行编码，将物品的特征也通过另一个塔网络进行编码。然后通过计算两个塔的特征之间的相似度，来实现用户和物品之间的匹配。这样可以将候选物品的集合缩小，提高后续排序的效率。
二、召回阶段
召回阶段是推荐系统中的一个重要组成部分，它负责从粗排阶段得到的候选集合中再次筛选出用户可能感兴趣的物品。召回阶段的目标是进一步提高召回的准确率，确保推荐的物品更符合用户的兴趣。
在召回阶段，双塔模型的应用方式与粗排阶段类似。它同样用于计算用户和物品之间的相似度，但在这个阶段通常会采用更精细的特征表示。召回阶段的模型可能会考虑更多的上下文信息，比如用户的历史行为序列、时间信息等，以及物品的更多属性特征。这样可以更加准确地捕捉用户的兴趣和物品的相关性。
三、区别与联系
尽管在粗排阶段和召回阶段，双塔模型都用于计算用户和物品之间的相似度，但它们在使用的场景和特征表示上有一些不同之处。
在粗排阶段，双塔模型主要用于快速召回一小部分候选集合，以提高后续排序的效率。因此，粗排阶段的双塔模型通常会使用简化的特征表示，以便在大规模数据上高效计算相似度。粗排阶段更注重模型的计算效率和召回的覆盖率。
而在召回阶段，双塔模型需要更准确地捕捉用户的兴趣和物品的相关性。因此，在召回阶段通常会使用更精细的特征表示，包括用户的历史行为序列、上下文信息以及物品的更多属性特征。召回阶段更注重模型的准确率和召回的质量。
延伸阅读
Transformer-based召回模型
Transformer-based召回模型是近年来在推荐系统领域中受到广泛关注的一种模型结构。这种模型借鉴了Transformer在自然语言处理领域的成功，并将其应用于推荐任务中的召回阶段。
与传统的双塔模型相比，Transformer-based召回模型在处理序列数据和捕捉用户兴趣方面具有更强的表达能力。Transformer-based召回模型通过自注意力机制来对用户历史行为序列进行编码，能够更好地捕捉用户的兴趣演化和长期依赖关系。同时，Transformer-based召回模型还可以在更大规模的数据上高效训练，并能够处理更复杂的特征表示。
文章标题：推荐系统中，双塔模型用于粗排和用于召回的区别有哪些，发布者：E.Z，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/62645
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