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基于TB-IDACNN的新闻推荐模型
1
作者
辛春花
鲁晓波
何婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1387-1394,共8页
针对现有新闻推荐方法存在未考虑新闻的动态特性、难以深度挖掘新闻的语义信息等问题,提出一种融合TinyBERT和改进型动态注意卷积神经网络的个性化新闻推荐模型(TB-IDACNN)。充分利用TinyBERT词向量模型、卷积神经网络和内积注意力网络...
针对现有新闻推荐方法存在未考虑新闻的动态特性、难以深度挖掘新闻的语义信息等问题,提出一种融合TinyBERT和改进型动态注意卷积神经网络的个性化新闻推荐模型(TB-IDACNN)。充分利用TinyBERT词向量模型、卷积神经网络和内积注意力网络等深度学习模型的优势,综合考虑新闻的动态特性和静态特性,实现个性化新闻推荐。在MIND和Adressa数据集上的结果表明,相比其它几种先进的新闻推荐模型,所提模型可以获得更好的推荐性能,能够有效满足用户在新闻推荐任务中的需求。
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关键词
动态神经网络
新闻推荐
词嵌入模型
内积注意力机制
卷积神经网络
词向量化
平均加权池化
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题名
基于TB-IDACNN的新闻推荐模型
1
作者
辛春花
鲁晓波
何婷
机构
内蒙古农业大学计算机技术与信息管理系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1387-1394,共8页
基金
国家自然科学基金项目(31960361)
内蒙古农业大学职业技术学院科技创新团队基金项目(TDE202308)。
文摘
针对现有新闻推荐方法存在未考虑新闻的动态特性、难以深度挖掘新闻的语义信息等问题,提出一种融合TinyBERT和改进型动态注意卷积神经网络的个性化新闻推荐模型(TB-IDACNN)。充分利用TinyBERT词向量模型、卷积神经网络和内积注意力网络等深度学习模型的优势,综合考虑新闻的动态特性和静态特性,实现个性化新闻推荐。在MIND和Adressa数据集上的结果表明,相比其它几种先进的新闻推荐模型,所提模型可以获得更好的推荐性能,能够有效满足用户在新闻推荐任务中的需求。
关键词
动态神经网络
新闻推荐
词嵌入模型
内积注意力机制
卷积神经网络
词向量化
平均加权池化
Keywords
dynamic neural network
news recommendations
word embedding model
inner attention mechanism
convolutional neural network
word vectorization
average weighted pooling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于TB-IDACNN的新闻推荐模型
辛春花
鲁晓波
何婷
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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