Personalized news recommendation is an important technique to help users find their interested news information and alleviate their information overload. It has been extensively studied over decades and has achieved notable success in improving users' news reading experience. However, there are still many unsolved problems and challenges that need to be further studied. To help researchers master the advances in personalized news recommendation over the past years, in this paper we present a comprehensive overview of personalized news recommendation. Instead of following the conventional taxonomy of news recommendation methods, in this paper we propose a novel perspective to understand personalized news recommendation based on its core problems and the associated techniques and challenges. We first review the techniques for tackling each core problem in a personalized news recommender system and the challenges they face. Next, we introduce the public datasets and evaluation metrics used for personalized news recommendation. We then discuss the key points on improving the responsibility of personalized news recommender systems. Finally, we raise several research directions that are worth investigating in future. This paper can provide up-to-date and comprehensive views to help readers understand the personalized news recommendation field. We hope this paper can facilitate research on personalized news recommendation and as well as related fields in natural language processing and data mining.


翻译:个人化新闻建议是帮助用户发现其感兴趣的新闻信息并减轻其信息过量的重要方法,经过数十年的广泛研究,在改善用户的新闻阅读经验方面取得了显著的成功,然而,仍有许多尚未解决的问题和挑战需要进一步研究。为了帮助研究人员掌握过去几年个人化新闻建议的进展,我们在本文件中全面概述个人化新闻建议。我们不采用传统的新闻建议分类方法,而是在本文中提出一种新颖的观点,以了解个人化新闻建议基于其核心问题和相关技术与挑战而提出的个人化新闻建议。我们首先审查个人化新闻建议系统处理每个核心问题的技术及其面临的挑战。我们接下来介绍用于个人化新闻建议的公共数据集和评价指标。然后我们讨论个人化新闻建议系统的责任。最后,我们提出一些值得今后调查的研究方向。我们提出一些最新和全面的研究方向,以帮助读者了解个人化新闻建议领域。我们希望这份文件能够促进个人化新闻建议的研究,并作为自然领域的相关数据处理。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
Arxiv
102+阅读 · 2021年6月8日
Arxiv
91+阅读 · 2020年2月28日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
Arxiv
6+阅读 · 2018年5月18日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员