**摘要(Abstract):**解决战场瞬息万变的作战过程中态势要素按需精准推荐问题,基于门控循环单元网络从用户行为序列中提取隐藏的需求,通过注意力机制模拟用户思考过程,捕捉用户需求的演化路径,基于全连接神经网络实现战场情境、态势要素、用户需求的匹配,对态势要素进行筛选生成态势要素清单,从而实现对用户需求的精准捕捉与态势要素的精细化推荐。

关键词(KeyWords): 注意力机制;态势要素;推荐;用户行为

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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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