ABSTRACT Med populariteten av mobila enheter och den snabba tillväxten av mobilwebben kan användare nu bläddra bland nyheter var de vill, så deras nyhetspreferenser är vanligtvis relaterade till deras geografiska sammanhang. Följaktligen har många forskningsinsatser gjorts på plats-medveten nyhetsrekommendation, som rekommenderar att användare nyheter händer närmast dem. I ett verkligt sammanhang är dock användarnas nyhetspreferenser inte bara relaterade till deras platser, utan också starkt relaterade till deras personliga intressen. Därför föreslår vi i detta dokument en hybridmetod som kallas platsmedveten personlig nyhetsrekommendation med explicit semantisk analys (LP-ESA), som rekommenderar nyheter som använder både användarnas personliga intressen och deras geografiska sammanhang. Det Wikipedia-baserade ämnesutrymmet i LP-ESA lider dock av problemen med hög dimensionalitet, gleshet och redundans, vilket kraftigt försämrar LP-ESA:s prestanda. För att ta itu med dessa problem föreslår vi vidare en ny metod som kallas LP-DSA för att utnyttja rekommendationsorienterade djupa neurala nätverk för att extrahera täta, abstrakta, lågdimensionella och effektiva funktionsrepresentationer för användare, nyheter och platser. Experimentella resultat visar att både LP-ESA och LP-DSA avsevärt överträffar de senaste baslinjerna. Dessutom erbjuder LP-DSA effektivare (19,8%-179,6% bättre) online nyhetsrekommendation med mycket lägre tidskostnad (25 gånger snabbare) än LP-ESA. INDEX TERMS Plats-medveten nyhetsrekommendation, personalisering, djupa neurala nätverk, djup semantisk analys.
Chen och Al. REF föreslog en ny metod som kallas LP-DSA (Location-aware Personalized news rekommendation with Deep Semantic Analysis) för att utnyttja en rekommendationsorienterad djup neurala nätverk för att extrahera täta, abstrakta, lågdimensionella och effektiva funktioner representationer för användare, nyheter och platser.
Location-Aware Personalized News Recommendation With Deep Semantic Analysis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}