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基于知識增強的細粒度個性化新聞推薦用戶建模

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摘要:傳統(tǒng)的新聞推薦用戶建模方法難以深入解析新聞的復雜語義和用戶的真實需求,為此提出了一種知識增強的新聞建模方法,通過實體表示層、上下文嵌入層和注意力聚合層獲取新聞文檔表示。在此基礎(chǔ)上提出了一種基于知識增強文檔的細粒度用戶建模方法,利用長文檔建模技術(shù)將知識增強的新聞文檔串聯(lián)成長文檔,通過捕獲文檔間的詞級交互行為得到細粒度用戶表示;通過捕獲文檔內(nèi)的實體交互行為得到粗粒度用戶表示,粗粒度的用戶表示和細粒度的用戶表示聚合得到最終的用戶表示。(剩余282字)

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