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复旦发布「新闻推荐生态系统模拟器」SimuLine:单机支持万名读者、千名创作者、100+轮次推荐

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新智元报道

编辑:好困

【新智元导读】最近,复旦大学的研究人员提出了一种新闻推荐生态系统演化模拟平台SimuLine,可以从真实数据中构建一个反映人类行为的潜在空间,然后通过基于代理模型的仿真模拟出新闻推荐生态系统的演化动态。

理解在线新闻社区的演变对于设计更有效的新闻推荐系统至关重要,但由于缺乏适当的数据集和平台,现有研究在理解推荐系统如何影响社区演化方面存在局限,导致了可能影响长期效用的次优系统设计。

针对这一问题,复旦大学计算机学院CISL研究团队研发了新闻推荐生态系统演化模拟平台SimuLine。

SimuLine基于预训练语言模型(Pretrained Language Models)和逆倾向得分(Inverse Propensity Score)从真实数据中构建了一个反映人类行为的潜在空间,然后通过基于代理模型的仿真(Agent-based Modeling)模拟出新闻推荐生态系统的演化动态

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