文档名：基于注意力增强的热点感知新闻推荐模型
摘要：完全个性化的新闻推荐工作通常只基于用户兴趣,可能会导致推荐结果与点击过的内容过于相似甚至重复.事实上即使一些热点新闻并不完全符合用户兴趣,用户也可能希望点击类似的新闻.目前基于热点的新闻推荐方法不能很好挖掘潜在新闻的热点特征、灵活平衡用户兴趣和热点特征.本文提出一种新颖的注意力增强的热点感知新闻推荐模型(Hotspot-awareAttentionenhaNcedmodel,HAN),充分利用注意力网络和自注意力网络等深度神经网络的优势,在个性化推荐中将个性化兴趣与新闻热点性进行更好平衡与利用.该模型包括新闻编码器、热点特征提取器、用户兴趣提取器和点击预测器四个组件.提出一个热点特征提取器,使用注意力网络动态聚合热点新闻学习热点表示以更好挖掘热点特征;提出一个新颖的点击预测器来灵活融合热点特征、用户兴趣和候选新闻,以提升候选新闻的点击预测准确率.真实数据集上的实验表明HAN模型在AUC(AreaUndertheCurveofROC)和F1两项指标上分别提升了7.51％和8.63％,且能够有效缓解用户冷启动问题.
作者：丁琪 田萱 孙国栋Author：DINGQi TIANXuan SUNGuo-dong
作者单位：北京林业大学信息学院,北京100083;国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心,北京100083
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(1)
分类号：TP391.1
关键词：新闻推荐 热点感知 自注意力网络 注意力网络 卷积神经网络
机标分类号：TP391G210.7TP183
在线出版日期：2023年3月10日
基金项目：国家重点研发计划基于注意力增强的热点感知新闻推荐模型[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(1)丁琪 田萱 孙国栋完全个性化的新闻推荐工作通常只基于用户兴趣,可能会导致推荐结果与点击过的内容过于相似甚至重复.事实上即使一些热点新闻并不完全符合用户兴趣,用户也可能希望点击类似的新闻.目前基于热点的新闻推荐方法不能很好挖掘...参考文献和引证文献
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