科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
推荐系统中对多模态的数据处理方式是业界长期关注的重点，基于各类数据的特点设计模型，可以有效利用信息，从而提升推荐效率。文章针对新闻推荐系统提出SIA-Transformer结构，在传统Transformer的基础上结合了新闻的边信息。通过多组内积的形式，将单词特征与边信息特征在多头注意力层中进行交叉，提高了边信息利用率的同时，也丰富了文本特征提取的语义，使得基于SIA-Transformer的新闻文本特征提取方法获取到更多信息，从而提高了推荐的效果。文章基于微软MSN开放的大型新闻数据集MIND进行了实验，验证了模型的效果。
- 单位
