OneRec Encoder

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  • 编码器输入 #card

    • $\mathbf{z}^{(1)}=\left[\mathbf{h}_u ; \mathbf{h}_s ; \mathbf{h}_p ; \mathbf{h}l\right]+\mathbf{e}{\mathrm{pos}}$

    • e_pos 代表可学习的 positional embedding

  • 编码器 integrated representation 过程 #card

    • L enc 层

    • fully visible self-attention + feed-forward networks with RMS normalization

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+ 最后生成 $\mathbf{z}_{\mathrm{enc}}=\mathbf{z}^{\left(L_{e n c}+1\right)} \in \mathbb{R}^{\left(1+L_s+L_p+N_q\right) \times d_{\text {model }}}$ 多尺度用户行为表示
作者

Ryen Xiang

发布于

2025-06-23

更新于

2025-06-24

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