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微软提出基于知识图谱的深度神经网络DKN用于新闻推荐

DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation

Hongwei Wang, Fuzheng Zhang, Xing Xie, Minyi Guo

Shanghai Jiao Tong University, Microsoft Research Asia

http://cn.arxiv.org/pdf/1801.08284v2

在线新闻推荐系统旨在解决新闻的信息爆炸问题，并且给用户推荐个性化的新闻。一般而言，新闻语言高度精简，充满知识实体和常识。

但是，现有方法无法感知这种外界知识，无法完全发现新闻之间潜在的知识层面的联系。这就会造成给用户推荐的新闻局限于简单的模式，无法合理扩展。

为了解决上述问题，这篇文章提出一种深度知识感知网络，DKN，将知识图表示融入到新闻推荐中。DKN是一种基于内容的用于点击率预估的深度推荐框架。DKN的主要部分是一个多通道、单词实体对齐的知识感知卷积神经网络，KCNN，其中融入了新闻在语意层面和知识层面的表示。KCNN将单词和实体作为多通道，在卷积过程中明确保留他们之间的对齐关系。

为了解决用户兴趣多样性，作者们设计了一种注意力模块，用于自适应聚合用户对当前候选新闻的历史行为。在真实在线新闻平台上的大量实验表明，DKN的效果优于STOA深度推荐模型。

现有方法具有一定的缺陷，比如

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新闻关联图示如下

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知识图嵌入的基础及简介如下

几种转换方法及目标函数简介如下

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卷积神经网络用于句子表示的简介如下

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对应的图示如下

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问题描述如下

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DKN整体框架图示如下

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基于知识图谱的知识蒸馏图示如下

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实体的上下文定义如下

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知识图谱中实体的上下文图示如下

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下面是知识感知的卷积神经网络介绍

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这种方法具有一定的局限性，比如

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为了缓解以上局限性，作者们提出了多通道单词实体对齐卷积神经网络，KCNN，简介如下

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后续操作还有一些max-over-time pooling和变化的窗口大小。

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利用注意力网络提取用户兴趣的方法简介如下

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数据集信息描述如下

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统计信息描述如下

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详细分布如下

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参与对比的方法有以下几种

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实验参数设置如下

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几种模型效果对比如下

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结果显示，DKN效果比较稳定

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DKN及其变体效果对比如下

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一个用户的数据示例如下

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注意力可视化图示如下

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参数设置对模型效果影响如下

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