Eine neue, auf künstlicher Intelligenz basierende Methode

Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine auf neuronalen Netzen basierende Methode zur Empfehlung von Nachrichten anhand von Benutzerinteraktionsmustern zu entwickeln. Um diese wichtige Herausforderung zu bew ltigen, wurde ein graphenbasiertes System zur Empfehlung von Nachrichten vorgestellt, das die besten Nachrichten f r den Benutzer auf der Grundlage der globalen Repr sentation empfiehlt und diese mit den lokalen Informationen des Benutzers kombiniert. Die Methode dieser Forschung konzentriert sich auf die Verbesserung der Darstellung historischer Nachrichten durch die Verwendung eines globalen Nachrichtengraphen und die Verbesserung der Darstellung von Nachrichtenkandidaten durch einen globalen Entit tsgraphen. Zun chst wird die Darstellung von Nachrichtentexten und Nachrichtenentit ten aus einer lokalen Perspektive gelernt. Dann werden ein weltbewusster historischer Nachrichtencodierer und ein weltbewusster Entit tsnachrichtencodierer verwendet. Schlie lich werden ein pr gnanter Benutzercodierer und eine Nachrichtenempfehlungskomponente verwendet. In dieser Forschung wurden Transformer-Netzwerke f r die inhaltsbasierte Platzierung von Nachrichten sowie neurographische Netzwerke verwendet, die Kommunikationsargumente liefern. Dar ber hinaus haben wir versucht, unter Ber cksichtigung der Weltnachrichten Nachrichten vorzuschlagen, die den bisherigen Modellen verborgen waren.