新闻推荐的个性化：长短期用户兴趣如何影响你的阅读体验？

你是否曾经在新闻网站上看到过你感兴趣的新闻，却发现下一条推荐的新闻与你的兴趣毫无关联？或者，你是否曾经因为一条新闻而对某个话题产生兴趣，却无法找到更多相关内容？

这正是新闻推荐系统面临的挑战。为了更好地满足用户的个性化需求，新闻推荐系统需要了解用户的兴趣，并根据兴趣推荐相关新闻。然而，用户的兴趣并非一成不变，他们既有长期稳定的偏好，也可能因为特定事件或时间需求而产生短期兴趣。

传统的新闻推荐方法通常只关注用户的单一兴趣，难以捕捉用户的长短期兴趣变化。 例如，一些方法通过分析用户历史浏览记录来推断用户的兴趣，但这种方法难以区分用户的长期兴趣和短期兴趣。例如，一位用户可能长期关注篮球新闻，但近期可能因为一部电影而对电影相关的新闻产生了兴趣。如果推荐系统只根据历史浏览记录进行推荐，就可能推荐与用户近期兴趣无关的篮球新闻，导致用户体验下降。

为了解决这个问题，本文介绍了一种新的新闻推荐方法，该方法可以同时学习用户的长短期兴趣，并根据用户的综合兴趣进行推荐。

长短期用户兴趣：捕捉新闻阅读的多样性

我们每个人都有自己独特的新闻阅读习惯。有些人长期关注某个特定领域，例如体育、科技或财经。这种长期兴趣反映了用户的稳定偏好，例如一位篮球爱好者可能多年来一直关注NBA新闻。

另一方面，我们的兴趣也会随着时间而变化。例如，你可能因为一部电影而对电影相关的新闻产生兴趣，或者因为某个突发事件而关注相关报道。这种短期兴趣通常由特定事件或时间需求触发，例如一位用户可能因为观看了电影《波西米亚狂想曲》而对主演拉米·马雷克的新闻产生了兴趣。

长短期兴趣共同构成了用户的新闻阅读偏好。 为了更好地理解用户的兴趣，我们需要将长短期兴趣区分开来，并分别进行学习。

LSTUR：长短期用户表示模型

为了学习用户的长短期兴趣，我们提出了一个新的新闻推荐模型，称为LSTUR（Long- and Short-Term User Representations）。该模型包含两个主要部分：新闻编码器和用户编码器。

新闻编码器用于学习新闻的表示，它从新闻标题和主题类别中提取信息，并使用注意力机制来选择重要的词语，从而生成更准确的新闻表示。

用户编码器则用于学习用户的表示，它包含两个模块：长期用户表示模块（LTUR）和短期用户表示模块（STUR）。LTUR通过用户的ID来学习用户的长期兴趣，而STUR则使用循环神经网络（GRU）来学习用户近期浏览新闻的短期兴趣。

LSTUR模型的两种融合方法

LSTUR模型提供了两种方法来融合长短期用户表示：

LSTUR-ini： 使用长期用户表示来初始化STUR模型中GRU网络的隐藏状态。
LSTUR-con： 将长期用户表示和短期用户表示连接起来，形成一个统一的用户向量。

实验结果：LSTUR模型的优越性

我们在一个真实的新闻数据集上进行了实验，结果表明LSTUR模型显著优于传统的新闻推荐方法，包括基于手工特征工程的模型和基于深度学习的模型。

实验结果表明，LSTUR模型能够有效地捕捉用户的长短期兴趣，并根据用户的综合兴趣进行推荐。 这说明LSTUR模型能够更好地理解用户的新闻阅读偏好，从而提高新闻推荐的准确性和用户体验。

未来展望

LSTUR模型为新闻推荐领域提供了一个新的方向，它可以帮助我们更好地理解用户的兴趣，并提供更个性化的新闻推荐服务。未来，我们可以进一步研究以下问题：

如何更有效地学习用户的长短期兴趣？ 例如，我们可以利用用户在不同平台上的行为数据来更全面地了解用户的兴趣。
如何将用户的兴趣与新闻内容进行更精准的匹配？ 例如，我们可以利用知识图谱来构建新闻和用户的语义关系，从而进行更精准的推荐。
如何提高新闻推荐系统的可解释性？ 例如，我们可以通过可视化技术来展示推荐结果背后的逻辑，帮助用户更好地理解推荐系统的决策过程。

参考文献

An, M., Wu, F., Wu, C., Zhang, K., Liu, Z., & Xie, X. (2019). Neural news recommendation with long- and short-term user representations. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Volume 1 (Long Papers) (pp. 1033-1043).
Okura, S., Tagami, Y., Ono, S., & Tajima, A. (2017). Embedding-based news recommendation for millions of users. In Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 1933-1942).

希望这篇文章能够帮助你更好地理解新闻推荐系统的工作原理，以及用户长短期兴趣对新闻推荐的影响。