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現有的基于注意力機制的推薦模型存在一些改進的余地。很多模型只在生成用戶的表示時應用了粗粒度的注意力機制，少數改進的模型盡管在注意力模塊中加入了物品的屬性（特征）信息，即融入了物品的相關知識，但仍然僅在用戶表示這一端應用了注意力機制。針對這些問題，本文提出了一種在用戶表示端與物品表示端協同應用（物品）屬性級注意力機制的深度推薦模型，簡稱ACAM（Attribute-level Co-Attention Model），其主要特性為： （1）物品與用戶的初始表示基于知識圖譜中物品屬性的表示（向量），而非單一的隨機初始化向量。 （2）內建協同注意力機制模塊，通過捕獲不同屬性之間的關聯來增強用戶和物品的表示，這是考慮到不同的物品屬性（特征）之間可能存在相關性。例如，電影的屬性中，演員史泰龍與動作題材高度相關，演員鞏俐與導演張藝謀也很相關。因此，基于屬性相關性來增強用戶/物品表示能夠更加精確地揭示目標用戶和候選物品之間的潛在關系，從而提升推薦性能。 （3）采用多任務學習的框架來訓練損失函數，融入知識（嵌入）表示學習的目標，以習得更優的物品和物品屬性的表示。

ACAM模型輸入為目標用戶和候選物品，輸出為兩者匹配的概率 ，其值越大表明越可能喜歡。模型的架構如下圖所示，可分為三個部分：嵌入層、協同注意力機制層與預測層，下面將分別介紹每層的設計細節。