基于Transformer和异质图神经网络的新闻推荐系统(1).pdf

简介：
本文探讨了一种结合Transformer模型与异质图神经网络技术的创新性新闻推荐方法，旨在提高个性化推荐的准确性和效率。 基于Transformer与异质图神经网络的新闻推荐模型是一种创新性的算法，它结合了Transformer架构和异构图神经网络的优点来解决传统新闻推荐系统中存在的问题。 传统的新闻推荐系统假设用户的浏览行为具有强烈的时序相关性，但这种假定在实际应用中往往受到限制。例如，在快速更新的新闻环境中或当用户有较大的阅读自由度时，简单的基于时间序列的方法可能会引入不必要的噪音和误差。为应对这些挑战，新的算法提出了一个结合Transformer模型与异质图神经网络的技术方案。 具体来说，该推荐系统利用Transformer来捕捉用户的短期兴趣模式，并通过分析最近的一系列新闻浏览行为实现这一点；而异构图神经网络则用于理解用户长期的兴趣偏好以及候选新闻的特征。此外，还设计了一套机制能够动态地调整在预测点击率时长短期兴趣所占的比例。 这种推荐模型利用了Transformer的强大序列建模能力及对自注意力机制的应用来捕捉用户的即时行为模式；同时借助异构图神经网络的能力去解析用户与不同类型的新闻之间的复杂关系。这些技术的结合，不仅提升了推荐系统的准确性和个性化程度，还增强了其对于用户兴趣变化的理解和适应性。 实验结果显示，该方法在提高推荐精度和用户体验方面表现优异，并且具有广泛的应用潜力以增强各种形式的新闻推荐服务的功能。总的来说，基于Transformer与异构图神经网络的新型算法提供了一种有效的方法来捕捉并预测用户的短期及长期偏好，在优化个性化新闻推送的同时增强了用户参与度和满意度。