基于RoBERTa-BiLSTM-MA的热点新闻推荐方法

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摘要：针对新闻推荐任务过度依赖用户历史行为数据可能导致的用户隐私信息泄露等问题，提出一种结合预训练模型、双向长短期记忆网络及多头注意力（RoBERTa-BiLSTM-MA）的热点新闻推荐方法。该方法利用RoBERTa和BiLSTM模型提取文本语义特征，并借助多头注意力机制捕获新闻内部的关键信息以及不同组成部分之间的关联，减少不相关信息的干扰。（剩余4367字）

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