引言
在信息过载的时代，个性化新闻推荐显得尤为重要。为了更精准地捕捉用户的兴趣，NAML 算法利用多视角学习，从新闻标题、正文、类别和子类别等多个角度学习新闻表示，并结合用户历史行为学习用户表示，从而实现更精准的新闻推荐。
NAML 算法原理
NAML 算法的核心思想是利用注意力机制，从多视角学习新闻表示和用户表示，并根据两者之间的匹配程度预测用户点击新闻的概率。具体来说，NAML 算法包含以下几个步骤：
- 新闻编码器:
- 标题编码器: 使用卷积神经网络 (CNN) 对新闻标题进行编码，得到新闻标题的语义表示向量。
- 正文编码器: 使用 CNN 对新闻正文进行编码，得到新闻正文的语义表示向量。
- 类别编码器: 使用嵌入向量表示新闻的类别。
- 子类别编码器: 使用嵌入向量表示新闻的子类别。
- 注意力网络: 使用注意力网络对上述四个向量进行加权平均，得到最终的新闻表示向量。
- 用户编码器: 使用 GRU 网络对用户浏览过的新闻进行编码，得到用户的兴趣表示向量。
- 注意力机制: 使用加性注意力机制分别对新闻表示向量和用户表示向量进行加权，选择重要的词语和新闻，学习更具信息量的新闻表示和用户表示。
- 点击率预测: 将新闻表示向量和用户表示向量输入到一个全连接神经网络中，预测用户点击该新闻的概率。
MIND 数据集
MIND 数据集是一个大规模英文新闻数据集，包含了 1,000,000 用户、161,013 篇新闻文章和 15,777,377 条点击日志。每篇新闻文章包含丰富的文本内容，包括标题、摘要、正文、类别和实体。每条点击日志包含用户的点击事件、未点击事件以及该用户在该次点击之前的历史点击行为。
本示例使用 MIND 数据集的子集 MIND demo，包含 5,000 用户、9,432 篇新闻文章和 6,134 条点击日志。由于 MIND 数据集没有发布新闻正文，本示例使用新闻摘要代替正文。
NAML 模型训练
首先，需要下载 MIND demo 数据集和预训练的 GloVe 词嵌入文件。
tmpdir = TemporaryDirectory()
data_path = tmpdir.name
# ... 定义数据文件路径 ...
mind_url, mind_train_dataset, mind_dev_dataset, mind_utils = get_mind_data_set(MIND_type)
if not os.path.exists(train_news_file):
download_deeprec_resources(mind_url, os.path.join(data_path, 'train'), mind_train_dataset)
# ... 下载验证集和词嵌入文件 ...然后，设置模型超参数，并创建 NAML 模型。
# 设置超参数
epochs = 5
seed = 42
batch_size = 32
# ...
# 创建 NAML 模型
hparams = prepare_hparams(yaml_file,
wordEmb_file=wordEmb_file,
wordDict_file=wordDict_file,
userDict_file=userDict_file,
vertDict_file=vertDict_file,
subvertDict_file=subvertDict_file,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs)
iterator = MINDAllIterator
model = NAMLModel(hparams, iterator, seed=seed)最后，使用训练集和验证集对模型进行训练。
model.fit(train_news_file, train_behaviors_file, valid_news_file, valid_behaviors_file)模型评估
模型训练完成后，可以使用验证集对模型性能进行评估。
res_syn = model.run_eval(valid_news_file, valid_behaviors_file)
print(res_syn)评估指标包括 Group AUC、Mean MRR、NDCG@5 和 NDCG@10。
模型保存
训练完成后，可以使用 save_weights 方法保存模型参数。
model_path = os.path.join(data_path, "model")
os.makedirs(model_path, exist_ok=True)
model.model.save_weights(os.path.join(model_path, "naml_ckpt"))总结
NAML 算法是一种基于注意力机制的多视角新闻推荐算法，能够有效学习新闻的多方面特征和用户的兴趣，从而提升推荐效果。微软 Recommenders 工具提供了 NAML 算法的示例代码，方便用户快速上手并进行实验。