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共居编码方案：动态链接预测的轻量级结构编码方法
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种自动新闻推荐框架，结合协同新闻编码和结构化用户编码，以提升新闻和用户表示学习的效果。通过MIND数据集验证了模型的有效性，并研究了多种网络嵌入方法和图神经网络在链接预测和节点分类任务中的优越性能。
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关键要点
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提出了一种自动新闻推荐框架，结合协同新闻编码（CNE）和结构化用户编码（SUE）。
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使用MIND数据集验证了模型的有效性。
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研究了多种网络嵌入方法和图神经网络在链接预测和节点分类任务中的性能。
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模型在多个真实世界数据集上表现出色，尤其在三个数据集上实现了最新的最先进表现。
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TNCN在处理大型数据集时表现出良好的可扩展性，速度超过流行的GNN基线最多6.4倍。
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延伸问答
什么是协同新闻编码（CNE）和结构化用户编码（SUE）？
协同新闻编码（CNE）和结构化用户编码（SUE）是用于提升新闻和用户表示学习的两种编码方法。
MIND数据集在这项研究中有什么作用？
MIND数据集用于验证自动新闻推荐框架模型的有效性。
TNCN模型在处理大型数据集时的表现如何？
TNCN模型在处理大型数据集时表现出良好的可扩展性，速度超过流行的GNN基线最多6.4倍。
这项研究的主要贡献是什么？
这项研究提出了一种新的自动新闻推荐框架，结合了协同新闻编码和结构化用户编码，提升了新闻和用户表示学习的效果。
该模型在真实世界数据集上的表现如何？
该模型在多个真实世界数据集上表现出色，尤其在三个数据集上实现了最新的最先进表现。
研究中使用了哪些技术来提升链接预测和节点分类的性能？
研究中使用了多种网络嵌入方法和图神经网络来提升链接预测和节点分类的性能。
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