分離埋め込みと自己注意機構を用いた特徴量マイニングに基づく推薦モデル

本稿では、従来の推薦システムにおける課題を解決するため、分離埋め込みクロスネットワークと自己注意機構を用いた新しい推薦システムモデルを提案する。このモデルは、高次元スパース特徴量を低次元密埋め込みベクトルに変換することで、特徴量間の複雑な関係を効果的に捉え、推薦精度を向上させる。