論文の概要: Modeling Multi-interest News Sequence for News Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07331v2
• Date: Tue, 19 Jul 2022 01:39:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 11:16:57.075420
• Title: Modeling Multi-interest News Sequence for News Recommendation
• Title（参考訳）: ニュースレコメンデーションのための多目的ニュース系列のモデル化
• Authors: Rongyao Wang, Wenpeng Lu
• Abstract要約: セッションベースのニュースレコメンデータシステムは、セッションで彼女/彼によって読んだりクリックされたりした一連のニュースに埋め込まれた潜在的な関心をモデル化して、次のニュースをユーザに推薦する。 本稿では,ニュースレコメンデーションのための多目的ニュースシーケンス(MINS)モデルを提案する。 MINSでは、各ニュースに対する情報埋め込みを学習するために、自己注意に基づくニュースを考案し、次に次のニュースレコメンデーションに備えて、ニュースシーケンスに埋め込まれた潜在的な複数の興味を引き出すために、新たな並列関心ネットワークを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6787897491422114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A session-based news recommender system recommends the next news to a user by modeling the potential interests embedded in a sequence of news read/clicked by her/him in a session. Generally, a user's interests are diverse, namely there are multiple interests corresponding to different types of news, e.g., news of distinct topics, within a session. %Modeling such multiple interests is critical for precise news recommendation. However, most of existing methods typically overlook such important characteristic and thus fail to distinguish and model the potential multiple interests of a user, impeding accurate recommendation of the next piece of news. Therefore, this paper proposes multi-interest news sequence (MINS) model for news recommendation. In MINS, a news encoder based on self-attention is devised on learn an informative embedding for each piece of news, and then a novel parallel interest network is devised to extract the potential multiple interests embedded in the news sequence in preparation for the subsequent next-news recommendations. The experimental results on a real-world dataset demonstrate that our model can achieve better performance than the state-of-the-art compared models.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのニュースレコメンダシステムは、セッション中の彼女/ヒムによってクリックされたニュースのシーケンスに埋め込まれた潜在的な興味をモデル化することにより、ユーザに次のニュースを推薦する。 一般に、ユーザの興味は多様であり、セッション内では、異なるトピックのニュースなど、さまざまなタイプのニュースに対応する複数の関心がある。 %のモデル化がニュースレコメンデーションに重要である。 しかし、既存の方法の多くはそのような重要な特徴を見落としており、それによってユーザーの潜在的な複数の関心を区別しモデル化できず、次のニュースの正確な推薦を妨げる。 そこで本稿では,ニュースレコメンデーションのための多目的ニュースシーケンス(MINS)モデルを提案する。 MINSでは、自己注意に基づくニュースエンコーダを、各ニュースに対する情報埋め込みを学習するために考案し、その後、次のニュースレコメンデーションに備えて、ニュースシーケンスに埋め込まれた潜在的な複数の興味を引き出すために、新しい並列関心ネットワークを考案する。 実世界のデータセットにおける実験結果は、我々のモデルが最先端比較モデルよりも優れた性能を達成できることを示しています。

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