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双塔模型的结构

用户的特征，我们知道用户ID还能从用户填写的资料和用户行为中获取很多特征，包括离散特征和连续特征。所有这些特征不能直接输入神经网络，而是要先做一些处理，比如用embedding层把用户ID映射到一个向量

跟之前我们讲过的离散特征的做法相同，用户还有很多离散特征，比如所在城市感兴趣的话题等等。
用embedding层把用户的离散特征映射成向量，对于每个离散特征，用单独一个embedding层得到一个向量，比如用户所在城市，用一个embedding层
用户感兴趣的话题，用另一个embedding层
对于性别这样类别数量很少的离散特征，直接用one hot编码就行，可以不做embedding

用户还有很多连续特征，比如年龄、活跃程度、消费金额等等。

不同类型的连续特征有不同的处理方法，最简单的是做归一化，让特征均值是零，标准差是一。
有些长尾分布的连续特征需要特殊处理，比如取log，比如做分桶，做完特征处理，得到很多特征向量，把这些向量都拼起来输入神经网络。神经网络可以是简单的全连接网络，也可以是更复杂的结构，比如深度交叉网络。
神经网络输出一个向量，这个向量就是对用户的表征。

做召回用到这个向量。

物品的特征也是用类似的方法处理

用embedding层处理物品ID和其他离散特征，
用归一化取对数或者分桶等方法处理物品的连续特征，
把得到的特征输入一个神经网络。

神经网络输出的向量就是物品的表征，用于召回。

双塔模型

本模型直接拿用户表征rep和物品表征rep去融合，史称后端特征融合模型

左边的塔提取用户的特征
右边的它提取物品的特征
跟上一篇文章的矩阵补充模型相比，双塔模型的不同之处就在于使用了ID 之外的多种特征，
作为双塔的输入，两个塔各输出一个向量记作a和b，
两个向量的内积就是模型最终的输出rate，它即预估用户对物品的兴趣。

现在更常用的输出方法是余弦相似度。

两个塔的输出，分别记作向量a和b，余弦相似度意思是两个向量夹角的余弦值，
它等于向量内积除以a的二范数，再除以b的二范数，
其实就相当于先对两个向量做归因化，然后再求内积
余弦相似度的大小介于负一到正一之间。

二范数，也称为欧几里得范数或L2范数，在数学中是用来量化向量或矩阵大小的一种度量方式。根据不同的对象，二范数有两种主要的定义：

因为它提供了量化向量或矩阵大小的直观方式，并且与几何距离的概念紧密相关。

双塔模型的训练方法：pointwise，parawise，listwise