一种基于长短期用户表示和多视角学习的新闻推荐方法

个性化新闻推荐系统可以帮助用户在海量新闻中快速获取感兴趣内容。用户的兴趣有长期和短期之分,新闻信息也分多种类别,而现有的方法往往基于单类别信息学习新闻的表示。基于此,提出一种融合长短期用户表示、多特征新闻表示的方法。采用基于协同注意力机制的多视角学习方法构建新闻编码器,从新闻的标题、分类和摘要特征中学习统一的新闻表示;利用改进的新闻表示在基于长短期兴趣的用户编码器中进一步细粒度学习用户表示。在真实新闻数据集上的实验结果表明,该方法与其他推荐算法相比在准确率上有明显提高。