DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？
召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。
所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是user和item最不匹配的那些样本，但不能拿“曝光未点击”作为召回模型的负样本，因为我们从线上日志获得的训练样本，已经是上一版本的召回、粗排、精排替用户筛选过的，即已经是对用户“匹配度较高”的样本了，即推荐系统以为用户会喜欢他们，但用户的行为又表明的对他的嫌弃。拿这样的样本训练出来的模型做召回，并不能与线上环境的数据分布保持一致。也就是说曝光未点击既不能成为合格的正样本，也不能成为合格的负样本。
所以一般的做法是拿点击样本做正样本，拿随机采样做负样本，因为线上召回时，候选库里大多数的物料是与用户没有关系的，随机抽样能够很好地模拟这一分布。
请简述一下DSSM的优缺点
先说说 DSSM 模型的优点：
- 解决了 LSA、LDA、Autoencoder 等方法存在的字典爆炸问题，从而降低了计算复杂度。因为英文中词的数量要远远高于字母 n-gram 的数量；
- 中文方面使用字作为最细切分粒度，可以复用每个字表达的语义，减少分词的依赖，从而提高模型的泛化能力；
- 字母的 n-gram 可以更好的处理新词，具有较强的鲁棒性；
- 使用有监督的方法，优化语义 embedding 的映射问题；
- 省去了人工特征工程；
- 采用有监督训练，精度较高。传统的输入层使用 embedding 的方式(比如 Word2vec 的词向量)或者主题模型的方式(比如 LDA 的主题向量)做词映射，再把各个词的向量拼接或者累加起来。由于 Word2vec 和 LDA 都是无监督训练，会给模型引入误差。
再说说 DSSM 模型的缺点：
- Word Hashing 可能造成词语冲突；
- 采用词袋模型，损失了上下文语序信息。这也是后面会有 CNN-DSSM、LSTM-DSSM 等 DSSM 模型变种的原因；
- 搜索引擎的排序由多种因素决定，用户点击时 doc 排名越靠前越容易被点击，仅用点击来判断正负样本，产生的噪声较大，模型难以收敛；
- 效果不可控。因为是端到端模型，好处是省去了人工特征工程，但是也带来了端到端模型效果不可控的问题。
介绍一下DSSM和他的损失函数
2013年由微软提出，用于信息检索，具体的应用场景可以是搜索引擎的排序，根据query去寻找最相似的documents（论文中的验证数据为query-title对）。与主题模型不同，DSSM是一个监督模型。
其损失函数的构建过程为：
使用SGD进行优化。
DSSM正负样本如何构建
每个query对应几个正样本，随机再采样4个没点击的负样本
DSSM是如何解决输入稀疏的
使用word hashing，可以将高维的bag-of-words转为更低维度的向量，可能会稍有hash冲突。
DSSM如何做推理
训练好的模型可以计算出所有doc的语义特征，先进行存储。
当有新的query的时候，就直接生成对应的语义特征，然后计算和全量doc的余弦相似度，然后倒排展示，期间可以使用facebook的fasis加速索引过程。
DSSM的缺点
词袋表示法：没有考虑上下文的特征，难以捕获文本的真正意图。可以考虑CLSM之类的模型。