Цель данного исследования - предложить метод, основанный на нейронных сетях, для предложения новостей на основе моделей взаимодействия с пользователем. Для решения этой важной задачи была представлена система рекомендаций новостей на основе графа, которая рекомендует пользователю лучшие новости в соответствии с глобальным представлением и сочетанием его с локальной информацией пользователя.

Метод данного исследования сосредоточен на улучшении представления исторических новостей с помощью глобального графа новостей и улучшении представления содержания новостей-кандидатов с помощью глобального графа сущностей. Во-первых, представление новостного текста и новостных сущностей изучается с локальной точки зрения.

Затем используются кодировщик исторических новостей с учетом мировых особенностей и кодировщик новостей с учетом мировых особенностей сущностей. Наконец, используется краткий пользовательский кодер и компонент рекомендаций новостей.

В данном исследовании для размещения новостей на основе контента использовались сети-трансформеры, а также нейрографические сети, обеспечивающие коммуникативные рассуждения. Кроме того, рассматривая мировые новости, мы попытались предложить новости, которые были скрыты от глаз предыдущих моделей.

. .