深度学习推荐系统：DeepFM与DSSM模型及对比分析

2025年12月16日 互联网

深度学习推荐系统：DeepFM与DSSM模型及对比分析

推荐系统是互联网应用的核心模块之一，其性能直接影响用户体验与商业转化。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的推荐模型逐渐取代传统协同过滤与特征工程方法，成为行业主流。本文将深入解析推荐系统中两种经典深度学习模型——DeepFM与DSSM的原理、召回排序策略，并对比其与传统模型及行业常见技术方案的差异，为开发者提供技术选型与优化参考。

一、DeepFM模型：特征交叉与深度学习的融合

1.1 模型结构与核心思想

DeepFM是推荐系统中广受关注的深度学习模型，其核心设计在于同时建模低阶特征交叉与高阶特征交互。模型由两部分组成：

  • FM（Factorization Machine）部分：通过隐向量内积显式建模二阶特征交叉，解决传统线性模型无法捕捉特征间交互的问题。
  • DNN（Deep Neural Network）部分：通过多层全连接网络隐式学习高阶特征组合，增强模型的表达能力。

两部分共享输入层的Embedding参数，使得低阶与高阶特征交互信息能够相互补充，避免独立建模导致的参数冗余。

1.2 召回与排序阶段的策略

  • 召回阶段：DeepFM可通过预训练Embedding生成用户/物品的向量表示，结合近似最近邻搜索（ANN）实现高效召回。例如，将用户历史行为序列的Embedding均值作为用户向量，与物品Embedding计算余弦相似度。
  • 排序阶段：直接使用DeepFM的输出（FM部分与DNN部分的加权和）作为排序分数，兼顾特征显式交叉与隐式组合的优点。

1.3 优势与适用场景

  • 优势：无需手动设计交叉特征，自动学习低阶与高阶交互；共享Embedding减少参数规模。
  • 适用场景：特征维度高、交叉特征复杂的场景（如电商推荐、信息流推荐）。
  • 代码示例（PyTorch简化版）：
    ```python
    import torch
    import torch.nn as nn

class DeepFM(nn.Module):
def init(self, fielddims, embeddim, mlp_dims):
super().__init()
self.embedding = nn.Embedding(sum(field_dims), embed_dim)
self.fm_linear = nn.Linear(sum(field_dims), 1)
self.fm_v = nn.Linear(sum(field_dims), embed_dim)
self.mlp = nn.Sequential(
nn.Linear(embed_dim * len(field_dims), mlp_dims[0]),
nn.ReLU(),
nn.Linear(mlp_dims[0], mlp_dims[1]),
nn.ReLU(),
nn.Linear(mlp_dims[1], 1)
)

  1. def forward(self, x):
  2.     # x: [batch_size, num_fields]
  3.     embed = self.embedding(x.sum(dim=1))  # 简化：实际需按field处理
  4.     fm_linear = self.fm_linear(x.float()).sum(dim=1, keepdim=True)
  5.     fm_cross = 0.5 * (self.fm_v(x.float()).pow(2).sum(dim=1, keepdim=True) - 
  6.                       (self.fm_v(x.float()) * embed).sum(dim=-1).pow(2).sum(dim=1, keepdim=True))
  7.     dnn = self.mlp(embed.view(embed.size(0), -1))
  8.     return fm_linear + fm_cross + dnn

```

二、DSSM模型：语义匹配与双塔结构的经典应用

2.1 模型结构与核心思想

DSSM（Deep Structured Semantic Model）最初用于信息检索中的语义匹配，后被引入推荐系统。其核心设计为双塔结构：

  • 用户塔：输入用户特征（如历史行为、画像），输出用户向量。
  • 物品塔：输入物品特征（如内容、标签），输出物品向量。
  • 匹配层：计算用户向量与物品向量的余弦相似度作为匹配分数。

双塔结构使得用户与物品的Embedding可离线预计算，线上服务时仅需计算向量相似度，大幅降低响应延迟。

2.2 召回与排序策略

  • 召回阶段：基于用户向量通过ANN搜索Top-K相似物品，实现高效召回。
  • 排序阶段：可复用召回阶段的向量相似度，或结合其他特征（如价格、热度）进行精细排序。

2.3 优势与适用场景

  • 优势：召回阶段延迟低，适合大规模候选集；双塔结构易于扩展多模态特征。
  • 适用场景：对实时性要求高的场景（如视频推荐、广告召回）。
  • 优化方向：
    • 引入负采样策略（如In-Batch Negative）提升向量区分度。
    • 结合多任务学习（如同时优化点击率与转化率）。

三、DeepFM与DSSM的对比分析

3.1 模型结构对比

维度 DeepFM DSSM
特征交互 显式（FM）+隐式（DNN） 隐式（双塔向量点积）
实时性 排序阶段需实时计算 召回阶段可离线预计算
特征复杂度 适合高阶交叉特征 适合线性可分或低阶交互特征

3.2 与传统模型的对比

  • 对比LR（逻辑回归）：LR仅能建模一阶特征，DeepFM与DSSM均通过神经网络或FM引入高阶交互。
  • 对比Wide&Deep：Wide&Deep的Wide部分需手动设计交叉特征，DeepFM的FM部分自动学习；DSSM的双塔结构更侧重向量匹配。

3.3 行业常见技术方案选型建议

  • 数据稀疏场景：优先选择DeepFM，其FM部分可缓解稀疏特征的学习问题。
  • 超大规模候选集：优先选择DSSM，双塔结构支持高效召回。
  • 多模态推荐：DSSM可轻松融合文本、图像等多模态特征；DeepFM需设计复杂的特征输入层。

四、实践中的注意事项

4.1 特征工程与Embedding初始化

  • DeepFM对特征组合敏感，需确保特征分桶合理；DSSM的双塔输入需保持维度对齐。
  • 预训练Embedding（如Word2Vec）可提升模型收敛速度。

4.2 负采样与损失函数

  • DSSM需精心设计负采样策略，避免模型偏向常见物品。
  • DeepFM通常使用交叉熵损失；DSSM可尝试Pairwise Loss（如BPR）。

4.3 性能优化思路

  • 模型压缩：对DeepFM的DNN部分进行剪枝；对DSSM的双塔进行量化。
  • 服务优化：DSSM召回阶段使用Faiss等库加速ANN搜索。

五、总结与展望

DeepFM与DSSM分别代表了推荐系统中“特征交互”与“语义匹配”的两种技术路线。DeepFM通过FM+DNN的混合结构自动学习复杂特征交互，适合对准确性要求高的排序阶段；DSSM通过双塔结构实现高效召回，适合大规模候选集场景。实际应用中，二者常结合使用（如DSSM召回+DeepFM排序），形成完整的推荐链路。未来，随着图神经网络（GNN）与对比学习（Contrastive Learning）的发展，推荐模型将进一步融合结构化信息与自监督信号，推动精度与效率的双重提升。

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