《DKN: Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation》
- 目标：将知识图谱应用到新闻推荐中
- input：用户的历史点击的新闻title+候选新闻title+通用知识图谱
- output：ranking of candidate news
- 总体架构：
- Knowledge distillation
- 用实体链接技术，将文本中出现的实体，链接到KG中的entity
- knowledge graph Embedding：translation-based knowledge graph embedding methods （Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix）
- KCNN（knowledge-aware CNN）
- 用linear mapping方法，将wordEmbedding, entityEmbedding, entityContextEmbedding 映射到相同的维度，作为输入句子的三个channel
- 用TextCNN将输入句子encode成一个vec
- Attention-based User Interest Extraction
- user点击过的所有text的embedding列表作为user的特征
- 用候选text的embedding对user点击过的text的embedding列表做attention得到最后的特征向量
- 最后接一个sigmoid，做点击率预估