TFAN架构

TFAN架构是一种用于推荐系统的深度学习模型，它结合了Transformer和因子分解机（Factorization Machine）的优点。该模型通过引入注意力机制来捕捉用户和物品之间的复杂关系，并利用因子分解机进行低秩近似，以加速训练和推理过程。TFAN架构具有较好的可扩展性和泛化能力，能够处理大规模的推荐任务。此外，它还支持在线学习和增量更新，使得模型能够适应不断变化的用户行为和物品库。总之，TFAN架构为推荐系统提供了一种高效、灵活且强大的解决方案。