Algorithme de recommandation d'actualités basé sur l'amélioration globale des graphiques

Auteur | Wang Hao

Critique | Chonglou

L'application News est un moyen important pour les gens d'obtenir des sources d'informations dans leur vie quotidienne. Vers 2010, les applications d'information étrangères populaires comprenaient Zite et Flipboard, tandis que les applications d'information nationales populaires étaient principalement les quatre principaux portails. Avec la popularité des produits de recommandation d'actualités d'une nouvelle ère représentés par Toutiao, les applications d'actualités sont entrées dans une nouvelle ère. Quant aux entreprises technologiques, quelle qu'elles soient, tant qu'elles maîtrisent la technologie sophistiquée des algorithmes de recommandation d'actualités, elles auront fondamentalement l'initiative et la voix au niveau technique.

Aujourd'hui, nous examinons un article nominé pour le prix du meilleur article long de RecSys 2023 - Going Beyond Local: Global Graph-Enhanced Personalized News Recommendations (adresse de téléchargement de l'article : https : / /www.php.cn/link/195d221c982e47eb58347e5d06ce3180

Le diagramme d'architecture global de l'algorithme est illustré ci-dessous:

nous Définissez d'abord le contenu du texte de presse comme suit (nous n'utilisons que des nouvelles uniquement ici) Le vecteur de mots , qui est la caractéristique de l'entité locale. En fait, tous les titres d'actualités sont regroupés dans un tableau, puis calculés à l'aide de la formule ci-dessus

Ce que nous introduisons ci-dessus est l'expression de la caractéristique locale et. l'expression de fonctionnalité côté utilisateur. Utilisez GNN pour exprimer le vecteur de fonctionnalité côté actualité globale :

L'expression finale du vecteur de fonctionnalité côté actualité mondiale consiste en fait à rassembler ces vecteurs de fonctionnalités :

L'intégralité de la recommandation de nouvelles La fonction finale de perte d'entraînement du système est la suivante :

Ensuite, jetons un coup d'œil à l'effet de comparaison expérimental :

Après comparaison ( tableau ci-dessus), nous avons constaté que notre nouvel algorithme (GLORY) est meilleur que les algorithmes similaires dans de nombreux indicateurs, il s'agit donc d'un algorithme de recommandation d'actualités rare et excellent. L'idée de conception de l'algorithme dans son ensemble est très simple, mais elle utilise des poids lourds en profondeur. apprentissage de la technologie. J'ai dû le faire lors du processus de conception de l'algorithme. De nombreux travaux techniques ont rendu l'effet final de l'algorithme exceptionnel.

Ce qui suit est l'effet de comparaison expérimental de l'utilisation de différents Graph Encoder pour encoder les nouvelles. texte. On peut voir que l'utilisation de GNN a le meilleur effet :

GLORY est un très excellent algorithme de recommandation d'actualités qui a émergé ces dernières années, même si cet algorithme n'échappe pas à l'ancien cadre de similarité basée sur le contenu. calcul, l'auteur utilise pleinement les nouvelles technologies pour mettre du vieux vin dans de nouvelles bouteilles Nichée dans la vieille matriochka, une nouvelle valeur a émergé. Cet article est très digne de notre étude sérieuse

.

Présentation de l'auteur

Wang Hao, ancien chef du laboratoire d'intelligence artificielle Funplus. Il a occupé des postes de direction en matière de technologie et de technologie dans des entreprises telles que ThoughtWorks, Douban, Baidu et Sina. Ayant travaillé dans des sociétés Internet, des technologies financières, des jeux et d'autres entreprises pendant 13 ans, il possède des connaissances approfondies et une riche expérience dans des domaines tels que l'intelligence artificielle, l'infographie, la blockchain et les musées numériques. A publié 39 articles dans des conférences et revues universitaires internationales et a remporté le prix du meilleur article IEEE SMI 2008, ICBDT 2020 / IEEE ICISCAE 2021 / AIBT 2023 / ICSIM 2024 Prix du meilleur rapport article.

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