新闻推荐系统中的边信息融合Transformer
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摘要：推荐系统中对多模态的数据处理方式是业界长期关注的重点，基于各类数据的特点设计模型，可以有效利用信息，从而提升推荐效率。文章针对新闻推荐系统提出SIA-Transformer结构，在传统Transformer的基础上结合了新闻的边信息。通过多组内积的形式，将单词特征与边信息特征在多头注意力层中进行交叉，提高了边信息利用率的同时，也丰富了文本特征提取的语义，使得基于SIA-Transformer的新闻文本特征提取方法获取到更多信息，从而提高了推荐的效果。（剩余4151字）