基于会话的新闻推荐中使用循环神经网络的混合元架构
机器学习
2020-06-24 v1 信息检索
机器学习
摘要
我们描述了一种用于基于会话的新闻推荐的混合元架构——CHAMELEON——它能够利用循环神经网络来利用多种信息类型。我们在两个公开数据集上评估了我们的方法，使用了一种时间评估协议，以逼真的方式模拟新闻门户的动态。我们的结果证实了使用 RNN 对会话点击序列建模以及利用关于用户和文章的次要信息的益处，从而比其他基于会话的算法显著提高了推荐准确率和目录覆盖率。
引用
@article{arxiv.2006.13063,
title = {Hybrid Session-based News Recommendation using Recurrent Neural Networks},
author = {Gabriel de Souza P. Moreira and Dietmar Jannach and Adilson Marques da Cunha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13063},
year = {2020}
}
备注
From the Proceeding of the LatinX in AI Research (LXAI) at ICML 2020. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1904.10367