NRMS（Neural News Recommendation with Multi - Head Self - Attention）

概述

• NRMS（Neural News Recommendation with Multi - Head Self - Attention）是一种基于神经网络的新闻推荐技术。随着互联网上新闻资讯的爆炸式增长，如何为用户精准地推荐他们感兴趣的新闻成为一个关键问题，NRMS技术应运而生。

模型结构

• 新闻表示层

  • 文本嵌入（Text Embedding）：首先，新闻文本中的每个单词会被转换为低维向量表示，这通常是通过预训练的词嵌入模型（如Word2Vec或Glove）来实现的。这些词向量能够捕捉单词的语义信息。例如，“苹果”这个词在词向量空间中会根据其上下文有不同的表示，若是在科技新闻中可能与“手机”“电子产品”等词向量接近；若是在水果新闻中则会和“水果”“果园”等词向量更相关。
  • 多头自注意力机制（Multi - Head Self - Attention）：这是NRMS的核心组件之一。多头自注意力机制能够在新闻文本内部计算单词之间的相互关系，它可以同时从多个角度捕捉新闻文本的语义信息。例如，在一篇体育新闻中，它可以关注比赛的比分、参赛队伍、比赛时间等不同元素之间的关系，而不仅仅是单词的顺序。通过这种方式，能够更有效地提取新闻的语义特征，生成更具代表性的新闻表示。

• 用户表示层

  • 用户历史行为建模：为了表示用户的兴趣，NRMS会考虑用户过去阅读新闻的历史行为。通过将用户阅读过的新闻表示进行聚合，例如简单的平均或者更复杂的基于注意力的聚合方式，来构建用户的兴趣表示。假设一个用户经常阅读科技类新闻，那么通过聚合这些新闻的表示，就可以得到一个能够反映该用户对科技领域感兴趣的用户表示。

• 推荐层

  • 匹配计算：在得到新闻表示和用户表示后，NRMS会计算它们之间的匹配分数。这个匹配分数可以通过点积或者其他更复杂的神经网络层来计算。匹配分数表示了用户对某条新闻感兴趣的程度。例如，匹配分数高的新闻会被认为是用户可能更感兴趣的新闻，从而可以推荐给用户。
  • 排序和推荐：根据匹配分数对新闻进行排序，然后选择分数较高的新闻推荐给用户。同时，为了提高推荐的多样性和准确性，可能还会采用一些后处理技术，如去除相似度过高的新闻或者根据新闻的时效性等因素进行调整。

优势

• 语义理解能力强：通过多头自注意力机制，NRMS能够深入挖掘新闻文本的语义信息，更好地理解新闻内容。这使得它在处理复杂的新闻主题和多样化的语言表达时具有优势，能够更准确地把握新闻的关键信息。
• 个性化推荐效果好：考虑用户的历史阅读行为来构建用户表示，能够有效地捕捉用户的个性化兴趣。这种个性化的推荐方式可以提高用户对推荐新闻的接受度和满意度，增加用户在新闻平台上的粘性。
• 灵活性和可扩展性：NRMS技术基于神经网络架构，具有很好的灵活性和可扩展性。可以方便地与其他技术（如知识图谱、多模态信息）相结合，进一步提升推荐性能。例如，结合知识图谱可以引入更多的背景知识，使推荐更加智能。

应用场景

• 新闻媒体平台：在各大新闻网站和移动新闻客户端中，NRMS技术可以帮助平台根据用户的兴趣为他们精准推荐新闻。如今日头条、腾讯新闻等平台可以利用NRMS来提高用户体验，增加用户留存率和阅读量。
• 资讯聚合应用：一些资讯聚合应用通过收集多个来源的新闻资讯，然后利用NRMS技术为用户筛选和推荐感兴趣的新闻。这可以帮助用户快速找到自己关心的新闻，节省搜索时间。