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基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

Apr 08, 2024 pm 09:16 PM
區塊鏈演算法深度學習

作者| 汪昊

#審查| 重樓

新聞App是人們日常生活中獲取資訊來源的重要方式。在2010年左右,國外比較火的新聞App包括Zite和Flipboard等,而國內比較火的新聞App主要是四大門戶。而隨著今日頭條為代表的新時代新聞推薦產品的火爆,新聞App進入了全新的時代。而科技公司,不管哪一家,只要掌握了高精尖的新聞推薦演算法技術,就基本在技術層面掌握了主動權和話語權。

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

今天,我們來看一篇RecSys 2023 的最佳長論文提名獎論文—— Going Beyond Local: Global Graph-Enhanced Personalized News Recommendations (論文下載地址:https://www.php.cn/link/195d221c982e47eb58347e5d06ce3180

該演算法的整體架構圖如下圖所示:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

#我們先以以下方式定義新聞文本內容(我們這裡只利用新聞標題)的詞向量X :

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

#新聞的局部詞向量特徵可以如下表示:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

這個公式是使用者側的特徵表示。我們下面定義基於全域的圖增強的新聞推薦演算法, 也就是局部實體特徵。其實就是把所有的新聞標題拼成一個數組,然後再用上面的公式計算出來。

#上面我們介紹的是局部特徵表達和用戶側的特徵表達。我們下面用GNN來表達全域的新聞側特徵向量:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

全域新聞側特徵向量的最終表達其實就是把這些特徵向量拼在一起:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

。整個新聞推薦系統的最終訓練損失函數如下:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

#下面,我們來看看實驗對比效果:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

#經過對比(上表) ,我們發現我們新設計的演算法(GLORY)在許多指標上都要優於同類演算法,因此是不可多得的優秀的新聞推薦演算法。整個演算法設計思路非常簡單,但是卻用到了重量級的深度學習技術。想必作者在設計演算法的過程中做了很多手藝類的工作,使得演算法最終的效果達到了出類拔萃的程度。

以下是利用不同的Graph Encoder 給新聞類別文本編碼的實驗對比效果。可以看到,使用GNN 得到的效果最優:

基於全域的圖增強的新聞推薦演算法

#GLORY 是近年來出現的非常優秀的新聞推薦演算法。雖然該演算法沒有逃脫基於內容的相似度計算的老舊框架,但是新瓶裝舊酒,作者充分利用了新的技術,套在老的套娃裡,產生了新的價值。這篇論文,非常值得我們認真學習。

作者介紹

汪昊,前 Funplus 人工智慧實驗室負責人。曾在 ThoughtWorks、豆瓣、百度、新浪等公司擔任技術和技術主管。在網路公司和金融科技、遊戲等公司任職13 年,針對人工智慧、電腦圖形學區塊鏈和數位博物館等領域有著深刻的見解和豐富的經驗。在國際學術會議和期刊發表論文39 篇,獲得IEEE SMI 2008 最佳論文獎、ICBDT 2020 / IEEE ICISCAE 2021 / AIBT 2023 #/ ICSIM 2024 最佳論文報告獎。


以上是基於全域的圖增強的新聞推薦演算法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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