双塔模型（Two-Tower Model）

双塔模型（Twin Tower Model or Two-Tower Model）是一种机器学习模型，常用于推荐系统和信息检索领域。在这个模型中，有两个独立的神经网络（称为“塔”），它们分别处理不同类型的输入数据。

在广告系统的应用场景中，一个塔处理用户的数据，如行为、兴趣和偏好，而另一个塔处理广告的数据，包括内容、类型和历史表现等。这两个塔分别学习并生成特征向量，随后利用这些向量计算用户与广告之间的相似度或匹配度。这种模型的优势在于能够有效地处理和学习大量复杂的数据特征，从而提升广告投放的相关性和效果，实现个性化的广告推荐。