レコメンドシステムにおいて、ユーザーのEmbeddingを計算するモデル(Query Tower)と、推薦対象のEmbeddingを検索するモデル(Candidate TowerあるいはDocument Tower)の2つを使う手法。
検索システムにおいてはQuery towerで検索文のEmbeddingを生成する。
dual encoderとも呼ばれている。
レコメンドシステムにおいて、ユーザーのEmbeddingを計算するモデル(Query Tower)と、推薦対象のEmbeddingを検索するモデル(Candidate TowerあるいはDocument Tower)の2つを使う手法。
検索システムにおいてはQuery towerで検索文のEmbeddingを生成する。
dual encoderとも呼ばれている。