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Hiformer：基于 Transformer 的异构特征交互学习用于推荐系统
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于Transformer的架构，通过异构自注意层和Hiformer模型，有效应用于大规模推荐系统，显著提升了关键参与度指标。
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关键要点
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本文介绍了一种基于Transformer的架构。
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通过异构自注意层和Hiformer模型，自动捕捉特征交互。
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该模型有效应用于大规模推荐系统。
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解决了将Transformer架构应用于网络规模推荐系统的挑战。
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Hiformer模型在关键参与度指标上显著改善。
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