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深入解析：【第五章:计算机视觉-项目实战之推荐/广告系统】2.粗排算法-(2)理解粗排模型之离线部分：双塔模型结构精讲及实现

news 2026/3/26 20:41:16

深入解析：【第五章:计算机视觉-项目实战之推荐/广告系统】2.粗排算法-(2)理解粗排模型之离线部分：双塔模型结构精讲及实现

第五章：计算机视觉-项目实战之推荐/广告系统

第二部分：粗排算法

第二节：理解粗排模型之离线部分：双塔模型结构精讲及实现

一、粗排在推荐系统中的位置：为什么它需要“双塔模型”？

回顾完整推荐系统流程：

召回 → 粗排 → 精排 → 重排 → 策略 → 展示

其中：

阶段	典型数量级	目标	典型模型
召回	1万~10万候选	保证召回覆盖面	Faiss / Milvus / i2i / u2i
粗排	几百~几千候选	快速筛掉明显不相关内容	双塔（Two-Tower / DSSM）
精排	50~200候选	细粒度评分	DNN / Wide&Deep / DIN / Transformer
重排	20~50候选	多目标+多样性	GBDT / Rank / 强化学习

粗排模型的核心目标只有一句话：

在极低延迟的前提下，让真正相关的内容尽可能排在前面。

因此粗排必须具备 3 个特点：

粗排需求	能力
高 QPS（百万级）	必须轻量推理
向量化检索	需要可 ANN 检索
用户实时性 & 物料稳定性解耦	用户变、物料不变

而双塔模型刚好满足全部要求，因此成为工业界粗排事实标准方案。

二、双塔模型核心结构拆解（Two-Tower Architecture）

结构非常简单，可用一句话概括：

将用户和物料分别编码为向量，并在同一向量空间对齐，通过向量相似度衡量匹配分数。

如下图结构（示意图）：

   ┌──────────────────────┐        ┌──────────────────────┐│     User Tower       │        │      Item Tower      ││ Embedding + DNN      │        │  Embedding + DNN     │└───────┬──────────────┘        └─────────┬────────────┘│                                   │User Vector u                        Item Vector v│                                   │└─────────── Cosine / Dot ──────────┘Matching Score

特点如下：

组件	作用
User Tower	建模用户兴趣（行为序列、性别、年龄、兴趣 Embedding）
Item Tower	建模物料语义（标题、分类、作者、Embedding）
Matching Space	将两塔向量映射到同一个语义空间
Similarity	`cos(u, v)` / `u·v` 作为分数

粗排不追求强表达能力，而是追求快 & 稳定 & 易 ANN 检索，因此双塔非常适配。

三、训练样本构造与损失函数

双塔训练本质是对比学习（Contrastive Learning），最主流 Loss 为 InfoNCE，思想：

正样本相似度要高，负样本相似度要低。

训练样本格式：

user	positive item	negative items
U1	I_pos	I_neg1, I_neg2, I_neg3…

Loss 公式（Batch 内共享负样本）：

$L=-\log \frac{e^{sim(u, v^+)}}{\sum_{j=1}^{N} e^{sim(u, v_j)}}$

工业界中 90% 粗排都这么训练，原因是：

不需要额外负样本生成
Batch 内天然提供大量负样本
收敛快，鲁棒性高

四、可运行的 PyTorch 双塔粗排核心代码（可直接训练）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TwoTowerModel(nn.Module):def __init__(self, user_num, item_num, emb_dim=64):super().__init__()self.user_emb = nn.Embedding(user_num, emb_dim)self.item_emb = nn.Embedding(item_num, emb_dim)def forward(self, user_ids, pos_item_ids):u = self.user_emb(user_ids)           # [B, D]v = self.item_emb(pos_item_ids)       # [B, D]u = F.normalize(u, dim=-1)v = F.normalize(v, dim=-1)logits = torch.matmul(u, v.t())       # [B, B] 共享负样本labels = torch.arange(len(user_ids)).to(user_ids.device)loss = F.cross_entropy(logits, labels)return loss, u, v

训练循环：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
for batch in train_loader:loss, u, v = model(batch['user'], batch['item'])optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()

训练完成后产出：

user_emb.pt
item_emb.pt

这两份向量即可对接 ANN（Faiss / Milvus / HNSW）用于粗排检索。

五、粗排 ANN 召回衔接流程（离线 + 在线）

阶段	操作
离线	将所有 `item embedding` 建索引（Faiss/HNSW/Milvus）
在线	User embedding → TopK nearest item → 进入精排

伪代码：

import faiss
index = faiss.IndexFlatIP(emb_dim)
index.add(item_emb_np)
scores, ids = index.search(user_emb_np, topk)

粗排返回 100~500 item，进入精排 → CTR/DIN 计算更精的点击相关度
这是工业界最稳定的两阶段结构。

六、双塔 vs DSSM vs 精排模型对比总结

模型	用途	特点
双塔（粗排主力）	Matching	快、可 ANN、结构简单
DSSM	召回	多用于语义匹配，结构更深
精排 DNN/DIN	Scoring	单路模型，表达强但慢

一句话总结：

双塔不是最强的模型，但在粗排阶段它一定是最合适的模型。

七、本节总结

你现在已经理解了	状态
粗排为什么存在	✅
为什么双塔是粗排最佳方案	✅
双塔结构、Loss、训练逻辑	✅
PyTorch实现	✅
如何与 ANN 连上，进入工业流水线	✅