SDM模型是一種序列召回模型，全稱為Sequential Deep Matching Model，它通過用戶的歷史行為去學習用戶的豐富興趣。SDM模型的特點在於，它首先將用戶的歷史行為序列分成短期行為和長期行為，然後採用不同的措施學習用戶的短期興趣和長期興趣，最後通過一個門控機制將長短期興趣融合，得到用戶最終的表示向量。在短期用戶行為建模中，SDM使用了LSTM來學習序列關係，並用一個Multi-head attention機制學習用戶的多興趣。對於長期用戶行為，SDM也採用了相應的措施來學習用戶的長期興趣。這種模型設計使得SDM能夠更全面地捕捉用戶的動態興趣，提高推薦的準確性。
需要注意的是，除了上述的推薦系統領域的SDM模型，還存在一種名為空間杜賓模型（Spatial Durbin Model）的計量經濟學模型，它也簡稱為SDM。這種空間杜賓模型是空間滯後模型和空間誤差項模型的組合擴展形式，可同時分析因變數和自變數在一個地區的空間溢出效應。但這與推薦系統領域的SDM模型是完全不同的概念和套用場景。
至於完成SDM模型的軟體，可以使用深度學習框架如TensorFlow或PyTorch來實現。這些框架提供了豐富的神經網路組件和最佳化器，方便用戶構建和訓練複雜的深度學習模型。當然，具體實現時還需要根據具體的數據集和業務需求進行相應的調整和最佳化。
由於您的問題較為模糊，提供了兩種SDM模型，如仍需推薦系統領域的SDM相關信息，請忽略計量經濟學領域的SDM模型內容。