【摘 要】
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随着互联网和信息行业的发展,大量新闻通过新闻APP传播。在传播过程中,新闻APP平台会产生海量数据,对这些数据进行研究和分析,从而进行精准推荐,能够提高该新闻APP的经济收益。本文基于某新闻APP的用户点击数据构造二分网络,使用网络密度、度分布和簇系数等度量指标探寻用户点击新闻的规律;通过不同的数据增强方法对构造好的二分网络生成相应的扰动图后,使用对比学习和图神经网络相结合的方法对二分网络中的缺失
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随着互联网和信息行业的发展,大量新闻通过新闻APP传播。在传播过程中,新闻APP平台会产生海量数据,对这些数据进行研究和分析,从而进行精准推荐,能够提高该新闻APP的经济收益。本文基于某新闻APP的用户点击数据构造二分网络,使用网络密度、度分布和簇系数等度量指标探寻用户点击新闻的规律;通过不同的数据增强方法对构造好的二分网络生成相应的扰动图后,使用对比学习和图神经网络相结合的方法对二分网络中的缺失连边进行链路预测,分析该数据集中的用户行为,并进行后续的推荐。在构造的二分网络中,网络密度仅为0.74%,且新闻、用户节点的度值均近似服从幂律分布,交互关系薄弱,符合一般大型交互网络的分布规律,因此该数据适合用本文使用的图学习和对比学习相结合的方法进行预测。在模型训练时,本文对比不同的数据增强方法,将AUC提升了 0.603%,准确率提升了 0.9741%,再对超参数进行微调后,得到的最终预测结果中AUC为85.8886%,准确率为87.8705%。本文对预测结果进行进一步分析,基于不同度值的新闻节点分析预测结果,发现不同热门程度的新闻的链路预测的准确率都在0.9至1之间,因此,大部分从新闻角度预测到的链路都是正确的,可以从新闻角度寻找潜在连边的对应用户,并进行后续的推荐任务。
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