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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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