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基于用戶隱式反饋信號(hào)和多維度興趣的新聞推薦算法

計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 頁(yè)數(shù): 10 2023-05-09
摘要: 用戶偏好建模是提升個(gè)性化新聞推薦質(zhì)量的關(guān)鍵因素?,F(xiàn)有的研究通常將任務(wù)建模為點(diǎn)擊率預(yù)估任務(wù),從用戶的顯式反饋信號(hào)入手,構(gòu)造興趣表征。然而,由于顯式反饋信號(hào)的匱乏以及用戶興趣的多樣化和多變化,目前的新聞推薦方法往往存在數(shù)據(jù)稀疏和信息繭房的問(wèn)題。提出了一種基于用戶隱式反饋信號(hào)和多維度興趣的新聞推薦算法。通過(guò)引入用戶曝光未點(diǎn)擊這類隱式反饋信號(hào),緩解推薦模型建模時(shí)的數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題,提出對(duì)比... (共10頁(yè))

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