顺序数据与Transformer的关系
BST 与传统推荐系统的不同之处在于它利用序列数据（时间序列数据）。由于用户行为会随着时间而改变，因此简单地汇总过去的数据是不够准确的。 Transformer 利用自我注意力机制学习用户过去的行为模式，并预测他们接下来可能对哪些项目感兴趣。这种方法使我们能够同时考虑短期兴趣变化和长期趋势。
BST 中的长期依赖关系学习很大程度上依赖于 Transformer 的自注意力 中国泰国数据 机制。传统的循环神经网络（RNN）在处理长时间序列数据时容易出现梯度消失的问题，从而阻碍充分的学习。然而，通过使用 Transformer，BST 可以一次性考虑整个序列的信息，从而可以学习长期行为模式。这使我们能够正确捕捉用户兴趣的变化并实现高度精准的推荐。
嵌入层和特征提取过程
BST 中 embedding 层的作用是将 item ID 和用户动作的分类信息转换成数值向量。这将不同的数据类型转换为易于 Transformer 层学习的统一表示。在特征提取的过程中，采用自注意力机制来提取重要信息，过滤掉不相关的数据。这种处理使得 BST 即使在嘈杂的数据集中也具有鲁棒性，从而实现高度准确的推荐。
Transformer 层的作用及其在 BST 中的使用
Transformer 层是 BST 中最重要的组件之一。该层用于处理用户行为序列数据并捕获长期依赖关系。与传统的 RNN 和 LSTM 不同，Transformer 可以并行处理整个序列，从而使其具有计算效率并可扩展到大型数据集。具体来说，通过利用自注意力机制，我们可以明确用户过去感兴趣的项目与当前兴趣之间的关系。
什么是 Transformer？其结构及工作原理
Transformer 是谷歌于 2017 年宣布的一种突破性的神经网络架构，主要被广泛用于自然语言处理（NLP）。其基本结构由编码器和解码器两部分组成，BST 具体利用了编码器部分。在编码器中，堆叠多个自注意力层来学习每条数据的相关性。这使我们能够更精确地模拟用户的行为历史并推荐最合适的商品。