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淘宝双图技术是一种基于深度学习和计算机视觉的图像检索和推荐技术，旨在为用户提供更加准确和个性化的商品推荐。其使用特点主要体现在以下几个方面：

1. 多模态特征提取：淘宝双图技术利用了多种图像和文本特征，采用联合优化的方式进行商品信息的表示学习，使得商品的特征更全面、多样化。这样的方法不仅能够准确捕捉商品的视觉特征，还能够充分表达商品的文本信息，提升了推荐的准确性和丰富性。

2. 召回与排序：淘宝双图技术通过深度学习模型学习用户与商品之间的隐含特征，能够更地进行召回和排序，使得推荐结果更符合用户的兴趣和需求，提高了用户的购物体验。

3. 强大的泛化能力：由于淘宝双图技术采用了大规模数据和深度学习模型进行训练，因此具有很强的泛化能力，能够适应各种商品品类和用户偏好，让推荐更加个性化。

4. 实时性和稳定性：淘宝双图技术在推荐系统中的实时性和稳定性表现突出，能够快速响应用户的行为变化，及时更新推荐结果，同时具备很高的系统稳定性和可靠性，保障了用户的使用体验。

5. 实用性与商业应用：淘宝双图技术在淘宝平台的商业应用中发挥着重要作用，不仅提升了广告推荐的效果，还在搜索、个性化推荐等方面取得了显著效果，对用户满意度和交易转化率产生积极影响。

总的来说，淘宝双图技术不仅在技术层面上取得了突破，而且在商业应用中也取得了显著成效，为用户提供了更加个性化和的商品推荐服务，推动了电商行业的发展和升级。