最近のニュース記事推薦手法まとめ 〜固有表現の利用から多様性の向上まで〜 - Gunosyデータ分析ブログ

はじめに 他ドメインと比較したニュース記事推薦の特徴 1. ライフサイクルの短さがもたらすコールドスタート問題 2. 深い言語理解の必要性 3. 明示的なフィードバックの利用の難しさ トピック別ニュース記事推薦手法 記事の人気度合い（popularity）の考慮 概要 既存研究 固有表現（Named Entity）の明示的な考慮 概要 知識グラフと知識グラフ埋め込み 既存研究 リッチな言語表現の利用 概要 既存研究 明示的なユーザーフィードバック・post click指標の利用 概要 既存研究 ユーザーの興味をより正確に捉えるアーキテクチャ 概要 既存研究 今後のチャレンジ おわりに はじめに こんにちは、Gunosy Tech Lab (GTL) Media ML チームの大竹です。Gunosyでは「情報を世界中の人に最適に届ける」というミッションのもと、グノシー・ニュースパス・LUCR

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"Wang18: タイトルとタイトルに含まれる entity からニュースの埋め込み / Liu19: Microsoft が開発している Satori と呼ばれる知識グラフを~ / Lee20: 予測されたトピックの関係を知識グラフに付加、拡張された知識グラフ上で学習"