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基於全域的圖增強(qiáng)的新聞推薦演算法

Apr 08, 2024 pm 09:16 PM
區(qū)塊鏈 演算法 深度學(xué)習(xí)

作者| 汪昊

#審查| 重樓

新聞App是人們?nèi)粘I钪蝎@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(nèi)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(chǎn)品的火爆,新聞App進(jìn)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(shù),就基本在技術(shù)層面掌握了主動權(quán)和話語權(quán)。

基於全域的圖增強(qiáng)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?wù)撐摹?Going Beyond Local: Global Graph-Enhanced Personalized News Recommendations (論文下載地址:http://ipnx.cn/link/195d221c982e47eb58347e5d06ce3180

該演算法的整體架構(gòu)圖如下圖所示:

基於全域的圖增強(qiáng)的新聞推薦演算法

#我們先以以下方式定義新聞文本內(nèi)容(我們這裡只利用新聞標(biāo)題)的詞向量X :

基於全域的圖增強(qiáng)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(qiáng)的新聞推薦演算法

這個公式是使用者側(cè)的特徵表示。我們下面定義基於全域的圖增強(qiáng)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(biāo)題拼成一個數(shù)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(dá)和用戶側(cè)的特徵表達(dá)。我們下面用GNN來表達(dá)全域的新聞側(cè)特徵向量:

基於全域的圖增強(qiáng)的新聞推薦演算法

全域新聞側(cè)特徵向量的最終表達(dá)其實就是把這些特徵向量拼在一起:

基於全域的圖增強(qiáng)的新聞推薦演算法

。整個新聞推薦系統(tǒng)的最終訓(xùn)練損失函數(shù)如下:

基於全域的圖增強(qiáng)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(qiáng)的新聞推薦演算法

#經(jīng)過對比(上表) ,我們發(fā)現(xiàn)我們新設(shè)計的演算法(GLORY)在許多指標(biāo)上都要優(yōu)於同類演算法,因此是不可多得的優(yōu)秀的新聞推薦演算法。整個演算法設(shè)計思路非常簡單,但是卻用到了重量級的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。想必作者在設(shè)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(dá)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??梢钥吹?,使用GNN 得到的效果最優(yōu):

基於全域的圖增強(qiáng)的新聞推薦演算法

#GLORY 是近年來出現(xiàn)的非常優(yōu)秀的新聞推薦演算法。雖然該演算法沒有逃脫基於內(nèi)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(shù),套在老的套娃裡,產(chǎn)生了新的價值。這篇論文,非常值得我們認(rèn)真學(xué)習(xí)。

作者介紹

汪昊,前 Funplus 人工智慧實驗室負(fù)責(zé)人。曾在 ThoughtWorks、豆瓣、百度、新浪等公司擔(dān)任技術(shù)和技術(shù)主管。在網(wǎng)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(xué)區(qū)塊鏈和數(shù)位博物館等領(lǐng)域有著深刻的見解和豐富的經(jīng)驗。在國際學(xué)術(shù)會議和期刊發(fā)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。


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