注意力与多视角融合的新闻推荐算法

摘要：

针对目前现有的新闻推荐系统未能充分考虑新闻的语义信息,对新闻文本建模因子的单一性问题,提出注意力与多视角融合的新闻推荐算法(Attention-BodyTitleEvent,Attention-BTE).利用BERT模型以及注意力机制分别对新闻标题、正文、事件向量化,将三者融合即新闻向量化表示,再对候选新闻和用户浏览新闻数据进行处理,分别得到对应的候选新闻向量化和用户向量化,并将其进行点乘得到用户点击候选新闻的概率,即新闻推荐结果.实验数据表明,与其他的新闻推荐算法相比,该模型在F1指标上提高了约6％.

关键词：新闻推荐系统、多视角、注意力机制、事件、向量化、个性化推荐

所属期刊栏目：31

分类号：TP391;G210.7;H315.9

资助基金：新型网络与检测控制国家地方联合工程实验室项目GSYSJ2016013

在线出版日期：2023-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：178-186