针对现有的Top-n推荐模型只利用用户正反馈进行推荐的问题，本文提出一种基于Transformer的融合用户负反馈的重排序推荐方法。具体来说，本文使用GRU提取用户负反馈行为特征；基于门控单元思想构建一个融合单元，融合用户正负反馈行为特征，获得完整的用户行为特征；使用Transformer编码器整合用户特征和物品的位置信息，经过softmax计算物品得分获得重排序列表。实验结果表明，与几种先进的重排序推荐模型相比，本文的模型在AUC和Precision@k指标上有显著提升。
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