توصية الأخبار العصبية مع ترميز الأخبار التعاونية وترميز المستخدم الهيكلي

اكتسبت توصية الأخبار التلقائية الكثير من الاهتمام من المجتمع الأكاديمي والصناعة. تكشف الدراسات الحديثة أن مفتاح هذه المهمة يكمن في تعلم التمثيل الفعال في كل من الأخبار والمستخدمين. تعمل الأعمال الحالية عادة عنوان الأخبار والمحتوى بشكل منفصل مع إهمال تفاعلها الدلالي، وهو غير كاف من أجل فهم نص الأخبار. إلى جانب ذلك، ترميز النماذج السابقة سجل تصفح المستخدم دون الاستفادة من الارتباط الهيكلي لأخبار استعراض المستخدمين لتعكس اهتمامات المستخدم صراحة. في هذا العمل، نقترح إطار توصية أخبار يتكون من ترميز الأخبار التعاونية (CNE) وترميز المستخدم الهيكلية (SUE) لتعزيز تعلم الأخبار وتمثيل المستخدم. CNE مجهزة LSTMS ثنائي الاتجاه ترميز عنوان الأخبار والمحتوى التعاوني مع الوحدات النمطية الشاملة والاهتمام لمعرفة تمثيل الأخبار الدلالية التفاعلية. تستخدم SUE الشبكات التنافسية الرسمية لاستخراج السمات الهيكلية الكتلة لسجل المستخدم، تليها وحدات الانتباه بين الكتلة والإنتباه إلى التعلم لتعلم تمثيلات فائدة المستخدم الهرمية. نتائج التجربة على DataSet العقل التحقق من صحة فعالية نموذجنا لتحسين أداء توصية الأخبار.