IPM2020 | 长短期兴趣建模的图神经网络新闻推荐系统

随着新闻文章的信息爆炸，个性化的新闻推荐因为能够让用户快速找到自己感兴趣的文章，已经越来越受到业界和学术界的关注。现有的新闻推荐方法主要包括基于用户-新闻直接交互的协同过滤方法和基于用户历史阅读内容特征的基于内容的方法。虽然这些方法取得了良好的性能，但由于大多数方法无法广泛利用新闻推荐系统中的高阶结构信息(例如U-D-T-D-U隐含相似的用户倾向于阅读相似的新闻文章信息)，存在数据稀疏问题。在本文中，我们提出构建一个异质图来明确地建模用户、新闻和潜在主题之间的交互。附加的主题信息将有助于捕捉用户的兴趣，并缓解用户-新闻交互的稀疏性问题。然后我们设计一个新颖的异质图神经网络学习用户和新闻表示，通过在图上传播特征表示来编码高阶结构信息。通过异质图完整的用户点击历史学习到的用户嵌入能够捕获用户的长期兴趣。此外，我们还设计了融合注意力的LSTM模型使用最近的阅读历史来建模用户最近的短期兴趣。