雙塔模型：推薦算法中的“高效匹配引擎

• 在推薦系統領域，雙塔模型（Two-Tower Model） 是一種被工業界廣泛應用的深度學習架構，尤其在 大規模推薦場景中占據核心地位。
• 它以“用戶塔”和“物品塔”的雙網絡結構為核心，通過將用戶與物品映射到同一向量空間并計算相似度實現推薦，因高效、易部署的特點成為召回和粗排階段的“標配”。
  

一、雙塔模型的核心思想：“分而治之” 的匹配邏輯

• 推薦系統的本質是解決“用戶-物品匹配”問題——即預測用戶對物品的偏好程度。

• 傳統方法（如協同過濾、邏輯回歸）在處理 海量用戶/物品或高維稀疏特征時，常面臨計算復雜、泛化能力弱 的問題。

• 雙塔模型的核心創新在于 “分離建模+向量匹配”：

  • 1. 分離建模：將用戶特征和物品特征通過兩個獨立的神經網絡（“塔”）分別處理，避免用戶與物品特征直接交互帶來的 計算爆炸；
  • 2. 向量匹配：將用戶和物品分別映射到低維稠密的向量空間（稱為“用戶向量”和“物品向量”），通過向量相似度（如內積、余弦相似度）衡量用戶對物品的偏好，簡化匹配計算。

形象來說，雙塔模型就像“紅娘”：先分別深入了解“用戶”（用戶塔）和“物品”（物品塔）的特征，再通過兩者的“性格匹配度”（向量相似度）決定是否推薦。

二、雙塔模型的結構：從特征輸入到相似度輸出

雙塔模型的結構可分為輸入層、塔網絡層、交互層三部分。

1. 輸入層：特征的 “原材料處理”

輸入層負責接收用戶和物品的原始特征，并進行初步預處理。

• 用戶特征：包括用戶ID、 demographics（年齡、性別、地域）、行為歷史（點擊/購買物品ID序列）、設備信息（手機型號、系統）等；
• 物品特征：包括物品ID、類別（如“服裝-上衣-T恤”）、屬性（價格、品牌、標簽）、內容特征（文本、圖片 embedding）等。

這些特征可能是離散型（如ID、類別）或連續型（如價格、年齡），需通過嵌入層（Embedding Layer） 統一轉換為低維稠密向量（離散特征通過查表映射，連續特征直接輸入或分箱后嵌入）。

2. 塔網絡層：用戶與物品的“個性化編碼”

“用戶塔”和“物品塔”是兩個獨立的神經網絡（通常為全連接網絡，也可結合CNN、RNN、注意力機制等），負責將預處理后的特征轉化為抽象的向量表示。

• 用戶塔：聚焦于“用戶偏好建模”，例如通過RNN處理用戶歷史行為序列，捕捉用戶的短期興趣；通過全連接層融合 demographics 特征，捕捉長期偏好；
• 物品塔：聚焦于“物品特性建模”，例如通過CNN提取物品圖片特征，通過全連接層融合價格、品牌等屬性，生成物品的“身份標簽”向量。

3. 交互層：向量相似度的“偏好打分”

經過塔網絡編碼后，用戶和物品分別得到固定維度的向量（如128維、256維），交互層通過相似度函數計算兩者的匹配度，作為推薦分數。常用的相似度函數包括：

• 內積（Dot Product）：最常用，計算簡單（用戶向量 · 物品向量 = Σ(user_i * item_i)）；
• 余弦相似度：歸一化后的內積，消除向量模長影響（cosθ = (用戶向量 · 物品向量) / (||用戶向量||·||物品向量||)）；
• 歐氏距離/曼哈頓距離：通過距離衡量相似性（距離越小越相似）。

最終輸出的相似度分數越高，代表用戶對物品的潛在偏好越強。

三、雙塔模型的優勢：為什么成為工業界首選？

雙塔模型在推薦系統中被廣泛應用（如電商、短視頻、信息流），核心優勢體現在以下方面：

1. 高效支持大規模推薦

• 離線計算與在線檢索分離：物品塔的向量可離線預計算并存儲在向量數據庫（如FAISS、Milvus）中，在線推薦時僅需實時計算用戶向量，再通過向量檢索快速召回TopN相似物品，避免實時計算所有用戶-物品對的復雜度；
• 可擴展性強：新增物品時僅需重新計算該物品的向量，無需更新整個模型，適合物品庫動態變化的場景（如電商新品上架、短視頻實時更新）。

2. 擅長處理稀疏與高維特征

用戶和物品的特征（如ID、標簽）往往是高維稀疏的（例如用戶ID可能有10億級），雙塔模型通過嵌入層將稀疏特征壓縮為低維稠密向量?