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面向新闻推荐的图增强表示学习
该论文提出了一种基于图注意机制和变压器结构的新闻推荐方法，可以通过对历史用户点击行为的图谱表达用户和新闻相关性，进而学习用户和新闻的表征，实现个性化推荐。
PDF4 years ago
ACL隐私保护新闻推荐模型学习
本文提出了一种基于联邦学习的隐私保护新闻推荐模型训练方法，将用户行为数据存储在本地设备上并使用局部差分隐私 (LDP) 技术保护用户信息，采用多个用户设备上传模型的局部渐变并通过聚合全局模型进行模型训练，实验证明该方法能有效训练一种具有隐私
PDF4 years ago
变色龙：一种新闻推荐系统的深度学习元架构 [博士论文]
本研究提出一种名为 CHAMELEON 的深度学习元架构，用于解决新闻推荐中的专门挑战，包括利用用户上下文和文章内容处理物品冷启动问题，并用递归神经网络进行上下文混合会话推荐。结果表明，与传统和最先进的会话推荐算法相比，CHAMELEON
PDF5 years ago
NPA: 个性化关注的神经新闻推荐
本研究提出了一种基于个性化注意力的神经新闻推荐模型，其中使用了卷积神经网络进行新闻表示建模并使用个性化注意力机制对用户建模，同时在一个真实世界的新闻推荐数据集上进行了广泛实验以验证模型的有效性。
PDF5 years ago
借助循环神经网络进行具有上下文的混合会话新闻推荐
提出了一种基于上下文、深度学习的会话式新闻推荐方法，通过考虑文章流行度和新颖性等多种信息类型，显著提高了推荐准确性和目录覆盖率，并且能够在准确性和新颖性之间进行平衡。
PDF5 years ago
带上下文树的个性化新闻推荐
本文介绍了一种基于上下文树的新闻推荐系统，能够根据用户的浏览行为为匿名访客提供高质量、准确、新颖的新闻推荐。该系统能够很好地捕捉新闻文章的独特性质，并提供良好的预测准确性。
PDF11 years ago
WSDM基于多臂老虎机的新闻文章推荐算法的无偏离线评估
本文介绍了一种基于数据驱动的回放方法，用于在线推荐系统中上下文匹配算法的离线评估，解决了传统基于模拟器的方法中数据建模困难且存在偏差的问题，并在 Yahoo! 等大规模新闻文章推荐数据集表现出的神经网络在在线离线策略上的准确性和效率。
PDF14 years ago