基于知識(shí)增強(qiáng)的細(xì)粒度個(gè)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(fù)雜語(yǔ)義和用戶的真實(shí)需求，為此提出了一種知識(shí)增強(qiáng)的新聞建模方法，通過(guò)實(shí)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(shí)增強(qiáng)文檔的細(xì)粒度用戶建模方法，利用長(zhǎng)文檔建模技術(shù)將知識(shí)增強(qiáng)的新聞文檔串聯(lián)成長(zhǎng)文檔，通過(guò)捕獲文檔間的詞級(jí)交互行為得到細(xì)粒度用戶表示；通過(guò)捕獲文檔內(nèi)的實(shí)體交互行為得到粗粒度用戶表示，粗粒度的用戶表示和細(xì)粒度的用戶表示聚合得到最終的用戶表示。（剩余282字）