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基于深度學習的個性化新聞推薦

吳方照; 武楚涵; 安鳴霄; 謝幸 微軟亞洲研究院; 北京100080; 清華大學信息科學技術學院; 北京100084; 中國科學技術大學計算機科學與技術學院; 合肥230026
  • 推薦系統
  • 新聞推薦
  • 用戶建模
  • 深度神經網絡

摘要:由于網絡上每天有海量的新聞報道產生,新聞推薦已經成為減輕用戶信息負載、實現個性化新聞信息獲取的重要途徑,并被廣泛用于新聞網站和新聞APP中以提升用戶體驗.不同于傳統的商品推薦,在新聞推薦中新的新聞文章產生速度很快,而且新聞的語義信息需要結合整體新聞文本去理解,給傳統的基于ID和基于特征的推薦算法帶來了很大的挑戰.此外,用戶的新聞閱讀興趣存在高度多樣性和動態性的特點,使得準確的用戶建模變得非常困難.本文介紹了一些基于深度學習的個性化新聞推薦算法,并探討了新聞推薦未來的一些可行的方向.

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南京信息工程大學學報·自然科學版

  • 預計1個月內 預計審稿周期
  • 1.38 影響因子
  • 教育 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:江蘇省教育廳;主辦單位:南京信息工程大學

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