为了解决推荐算法中使用手工制作、特征工程等方式枚举所有的特征组合不但会带来巨大的存储空间和计算成本，而且无用的特征交互会引入噪声使模型训练过程复杂化的问题，文中提出融合多头自注意力机制的特征自动交互推荐算法。该算法首先利用门控机制对输入特征进行初次筛选；然后将特征送入多头自注意力机制中，选取关键特征进行不同阶的组合；最后利用残差网络进行特征融合输出预测结果。该算法能有效地提高预测结果的准确性，同时具有良好的解释性。
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