Nyhetsrekommendationen är mycket viktig för att hjälpa användare att hitta intresserade nyheter och minska informationsöverbelastningen. Olika användare har vanligtvis olika intressen och samma användare kan ha olika intressen. Således kan olika användare klicka på samma nyhetsartikel med uppmärksamhet på olika aspekter. I detta dokument föreslår vi en neural nyhetsrekommendation modell med personlig uppmärksamhet (NPA). Kärnan i vår strategi är en nyhetsrepresentationsmodell och en användarrepresentationsmodell. I nyhetsrepresentationsmodellen använder vi ett CNN-nätverk för att lära oss dolda representationer av nyhetsartiklar baserat på deras titlar. I användarrepresentationsmodellen lär vi oss representationer av användare baserat på representationer av deras klickade nyhetsartiklar. Eftersom olika ord och olika nyhetsartiklar kan ha olika informativhet för att representera nyheter och användare, föreslår vi att tillämpa både ord- och nyhetsnivå uppmärksamhetsmekanism för att hjälpa vår modell att ta hand om viktiga ord och nyhetsartiklar. Dessutom kan samma nyhetsartikel och samma ord ha olika information för olika användare. Således föreslår vi en personlig uppmärksamhet nätverk som utnyttjar inbäddning av användar-ID för att generera frågevektorn för ord-och nyhetsnivå uppmärksamhet. Omfattande experiment utförs på en verklig nyhetsrekommendation dataset samlas in från MSN nyheter, och resultaten bekräftar effektiviteten i vår strategi för nyhetsrekommendation.
REF föreslår en uppmärksamhetsmodell som kan utnyttja inbäddning av användar-ID för att generera personliga dokument representationer.
NPA: Neural News Recommendation with Personalized Attention
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}