基于深度学习的个性化新闻推荐

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2019年第3期北京时间：

作者：吴方照

单位：吴方照,微软亚洲研究院, 北京, 100080,武楚涵,清华大学 信息科学技术学院, 北京, 100084,安鸣霄,中国科学技术大学 计算机科学与技术学院, 合肥, 230026,谢幸,微软亚洲研究院, 北京, 100080,xing.xie@microsoft.comis_first_author:0,is_contact_author:,sequence:4,first_name:,middle_name:,last_name:,resume:,institute_superscript:

摘要：由于网络上每天有海量的新闻报道产生，新闻推荐已经成为减轻用户信息负载、实现个性化新闻信息获取的重要途径，并被广泛用于新闻网站和新闻APP中以提升用户体验.不同于传统的商品推荐，在新闻推荐中新的新闻文章产生速度很快，而且新闻的语义信息需要结合整体新闻文本去理解，给传统的基于ID和基于特征的推荐算法带来了很大的挑战.此外，用户的新闻阅读兴趣存在高度多样性和动态性的特点，使得准确的用户建模变得非常困难.本文介绍了一些基于深度学习的个性化新闻推荐算法，并探讨了新闻推荐未来的一些可行的方向.

关键词：推荐系统;新闻推荐;用户建模;深度神经网络