Online news recommender systems syftar till att ta itu med informationsexplosion av nyheter och göra personliga rekommendationer för användare. I allmänhet är nyhetsspråket mycket kondenserat, fullt av kunskapsenheter och sunt förnuft. Befintliga metoder är dock omedvetna om sådan extern kunskap och kan inte fullt ut upptäcka latenta kontakter på kunskapsnivå bland nyheter. De rekommenderade resultaten för en användare är därför begränsade till enkla mönster och kan inte förlängas på ett rimligt sätt. För att lösa ovanstående problem föreslår vi i detta dokument ett djupt kunskapsbaserat nätverk (DKN) som införlivar kunskapsgrafrepresentation i nyhetsrekommendationen. DKN är ett innehållsbaserat ramverk för djupgående rekommendationer för att förutsäga klickhastigheter. Nyckelkomponenten i DKN är ett flerkanaligt och word-entity-aligned knowledge-aware convolutional neural network (KCNN) som säkrar semantiska-nivå och kunskapsnivå representationer av nyheter. KCNN behandlar ord och enheter som flera kanaler, och behåller uttryckligen deras anpassningsförhållande under konvolution. För att ta itu med användarnas olika intressen utformar vi också en uppmärksamhetsmodul i DKN för att dynamiskt aggregera en användares historia med avseende på aktuella kandidatnyheter. Genom omfattande experiment på en riktig online-nyhetsplattform visar vi att DKN uppnår betydande vinster jämfört med toppmoderna djupgående rekommendationsmodeller.
För att upptäcka latenta kontakter på kunskapsnivå bland nyheter, föreslås det djupa kunskaps-aware nätverket av Wang, H. REF att införliva kunskapsgraf representation i nyhetsrekommendation.
DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}