本研究首次发现长序列推荐模型中，单一嵌入集难以同时学习注意力和表示。为此，提出了DARE模型，通过独立嵌入表提高推荐准确性和搜索速度。实验表明，DARE在公共数据集上AUC提升0.9%，并在在线系统中表现优异。
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