Transformer与异质图神经网络在新闻推荐中的应用

"这篇论文提出了一种新的新闻推荐模型，结合了Transformer和异质图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Network, HGNN）的技术，旨在更准确地理解用户兴趣并提供个性化新闻推荐。作者们认识到传统新闻推荐方法中对时间序列依赖的假设可能因新闻的快速更新和用户阅读的随机性而引入噪声。为了解决这个问题，他们设计了一个模型，该模型利用Transformer对用户的短期兴趣进行建模，同时通过HGNN捕获用户和新闻之间的复杂关系，以体现用户的长期兴趣和候选新闻的表示。此外，模型还包含一个用户长短期兴趣感知的点击预测机制，能够动态调整短期和长期兴趣在用户建模中的权重。论文在实际数据集上进行了对比实验，验证了所提模型的有效性。" 新闻推荐是信息检索领域的重要研究方向，旨在根据用户的偏好和历史行为，向其推荐最相关的新闻内容。传统的推荐系统往往基于协同过滤或基于内容的方法，但这些方法在处理新闻推荐时面临挑战，因为新闻的时效性强，且用户阅读行为具有随机性。 Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的深度学习模型，最初被用于机器翻译任务。它能有效地捕捉序列数据中的长距离依赖，非常适合处理用户浏览新闻的时间序列数据。在新闻推荐模型中，Transformer可以分析用户最近浏览的新闻，以提取其即时兴趣特征。 异质图神经网络则是一种能处理多种类型节点和边的图神经网络，适用于处理用户、新闻和其他实体（如主题、类别）之间的复杂交互关系。在新闻推荐场景下，HGNN可以捕获用户的历史浏览模式，以及新闻的多维度特性，从而构建用户和新闻的高阶关联表示，这有助于挖掘用户的长期兴趣。 结合Transformer和HGNN的新闻推荐模型，既考虑了用户的即时兴趣（短期兴趣），也考虑了他们的长期兴趣。这种综合建模方式提高了推荐的精度和用户满意度。点击预测机制进一步增强了模型的自适应能力，可以根据用户的实时行为动态调整短期和长期兴趣的权重，使得推荐更加个性化。 通过在实际数据集上的实验，该模型展示了优于传统方法的性能，证明了Transformer与HGNN相结合在新闻推荐中的优势。这一工作对于新闻推荐系统的优化和未来研究具有重要的启示意义，它鼓励更多的研究者探索如何更好地融合不同的深度学习模型以提升推荐系统的性能。