推荐系统中的deepmatch问题梳理
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搜索与推荐系统
在推荐系统中，深度匹配成为关键问题。匹配模型大致分为两类：基于匹配函数学习的模型与基于表示学习的模型。
基于匹配函数学习的模型直接拟合匹配分数，而基于表示学习的模型则通过学习用户和物品的隐向量表示来预测匹配度。
基于表示学习的模型中，协同过滤（CF）模型是经典方法之一，包括用户-用户、物品-物品和模型-模型的协同过滤。深层矩阵分解（DMF）和自编码器（AutoRec）等模型利用深度学习框架来改进传统CF，增强预测能力。
基于匹配函数学习的深度模型，如神经矩阵分解（NeuMF）和神经协作过滤（NCF），将传统打分模型转换为深度神经网络结构，以捕获非线性关系和特征交叉。
特征基于的深度模型，如宽与深模型（Wide&Deep）和深层交叉网络（DCN），侧重于通过学习高阶特征交叉来提升预测性能，同时结合低阶特征记忆与高阶特征泛化。
在匹配问题中，基于匹配函数学习的深度模型通常更受青睐，因为它能够以端到端的方式直接学习匹配分数，而基于表示学习的模型则通过中间表示向量来预测匹配度，具有较高的灵活性和可扩展性。
