融合用戶(hù)偏好與新聞方面級(jí)特征表示的推薦框架

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摘  要：文章提出了一種基于方面級(jí)的用戶(hù)偏好和新聞特征表示學(xué)習(xí)的新聞推薦框架（ALNR），通過(guò)新聞方面級(jí)編碼器和用戶(hù)方面級(jí)編碼器分別學(xué)習(xí)用戶(hù)偏好和新聞方面級(jí)特征表示。這些編碼器的設(shè)計(jì)能夠捕捉用戶(hù)和新聞之間的差異，以此預(yù)測(cè)用戶(hù)點(diǎn)擊候選新聞項(xiàng)目的概率，從而提高了推薦系統(tǒng)的個(gè)性化水平。通過(guò)在MIND數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出方法明顯優(yōu)于當(dāng)前領(lǐng)先的基線(xiàn)方法，進(jìn)一步證明了方面級(jí)特征的重要性。（剩余11290字）