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摘要
推荐系统在解决新闻准确呈现的问题上显示出巨大的潜力。现有的新闻推荐系统大多只考虑新闻文本，忽略了新闻图片与用户之间的关系。但新闻图片也是用户决定点击新闻的重要因素。本文将ViLBERT与多模态知识图注意力网络相结合，利用多模态知识提高新闻推荐系统的准确率，使用多模态图关注技术在多模态知识图关注网络上传播信息，将生成的图像和文本聚合嵌入推荐的表示，以有效地表征目标，缓解推荐系统中用户行为稀疏和冷启动的问题。通过在两个不同的真实中英文新闻数据集上进行了实验，结果表明本模型可以有效地提高新闻推荐的准确率。
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单位北京邮电大学; 中国传媒大学
