我们为何点击：视觉印象感知的新闻推荐

由于信息过载，新闻推荐研究场景引起了极大的关注。为准确捕捉用户兴趣，我们提出在现有工作广泛使用的新闻标题之外，对多模态特征进行建模以用于新闻推荐。此外，现有研究在设计多模态建模模块时很少关注点击决策过程。在本工作中，受用户浏览新闻时主要基于所感知的视觉印象做出点击决策这一事实的启发，我们提出通过视觉-语义建模来捕捉此类视觉印象信息以进行新闻推荐。具体而言，我们设计了局部印象建模模块，在理解新闻标题语义含义的同时关注印象中的分解细节，这可以明确地接近用户阅读新闻的过程。此外，我们从全局视角审视印象，并将结构信息（例如不同字段的排列以及印象上不同词语的空间位置）纳入多模态建模。为适应视觉印象感知新闻推荐的研究，我们通过添加快照印象图像扩展了以文本为主的新闻推荐数据集 MIND，并将发布该数据集以滋养研究领域。与最先进的新闻推荐器进行的广泛比较以及深入分析，证明了所提方法的有效性以及为基于内容的推荐器建模视觉印象的潜力。