融入用户意图的图交互新闻推荐模型

来源：计算机工程与应用杂志2025年第9期北京时间：

作者：刘桂红, 焦琛添

单位：辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，辽宁 葫芦岛 125105

摘要：用户的阅读喜好通常会受到人类主观心理活动——意图的驱使，现有的模型往往采用固定模式来解决特定问题，忽略了用户阅读文章时的真正意图，这使得用户部分建模不足。另一方面，该类模型缺少新闻与用户间的交互作用，致使新闻-用户表示不准确。针对上述问题，提出了一种融入用户意图的图交互新闻推荐模型。该模型利用图神经网络构建新闻语义扩充模块、用户意图模块以及用户兴趣模块，模块间具有交互作用，能够识别用户意图与意图转变，丰富候选新闻语义，获得意图增强的新闻-用户表示。在真实数据集MIND上的实验结果表明，此种融入用户意图的图交互式个性化新闻推荐模型可以有效预测出用户更感兴趣的文章，与前沿的新闻推荐模型相比效果有显著提升。

关键词：图神经网络,新闻语义扩充模块,意图模块,兴趣模块,交互作用,个性化新闻推荐