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Siamese Network孪生网络
Siamese Network是受到了Siamese的启发，旨在通过共享网络的方式学习出对数据的表征，通过设计不同的损失函数，如Contrastive Loss和Triplet Loss，从而实现对不同数据的度量。
淘宝搜索的向量召回算法MGDSPR
淘宝在2021年也提出了对应的向量召回算法MGDSPR（Multi-Grained Deep Semantic Product Retrieval）。在MGDSPR中着重要解决的问题是如何优化相关性的问题，这一点在其他的文章中很少提及，但是搜索中的相关性问题对于向量召回来说是避不开的一个问题，而且是一个较难解决的一个问题
Facebook的多任务多模态向量召回模型Que2Search
在Que2Search中，主要是加入了更多的文本特征，并利用基于Transformer的方法提取文本语义信息，同时在特征中融入了图像的特征，实现了多模态的模型学习。另一方面，在训练的过程中提出了多任务的学习，有利于对item塔的模型学习。
京东个性化向量召回算法DPSR
京东也提出了自己的向量召回算法DPSR（Deep Personalized and Semantic Retrieval），着重解决两个方面的问题，第一是语义相关而并非严格的词匹配；第二是提供更多的个性化
百度双塔召回引擎MOBIUS
在召回阶段，综合考虑相关性和CPM，其实这就是一个多目标的问题，这样就能保证前后的一致性。在百度的Mobius系统中就是要解决这样的一个问题，同时，Mobius的目标是要将召回和排序合并成一个大模型。
Vision Transformer（ViT）
ViT模型将Transformer引入到图像的分类中，更准确的说是Transformer中的Encoder模块。为了能够尽可能少地对原始模型的修改，在ViT中将图像转换成一维的序列表示，以改成标准的文本形式，通过这种方式实现Transformer在CV中的应用。
大规模社区挖掘Label Propagation算法
Label Propagation算法是一种基于标签传播的局部社区划分算法，相比较而言其简单的计算过程，能够在大规模的图数据上应用。
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