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以下是一份详细的新闻推荐预测任务解决方案，包含数据探索、预处理、特征工程、模型构建与调优、结果提交等完整流程，代码与说明结合，满足技术深度与字数要求。

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新闻推荐预测系统实战指南

目录

1. 任务理解与数据探索
2. 数据预处理与特征工程
3. 模型架构设计与实现
4. 训练策略与超参数优化
5. 模型集成与结果融合
6. Kaggle提交与技巧
7. 进一步优化方向

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1. 任务理解与数据探索

1.1 任务分析

新闻推荐预测的核心是根据用户历史行为、新闻内容及上下文信息，预测用户点击特定新闻的概率。评估指标通常为AUC或LogLoss，需处理高维稀疏特征（如用户ID、新闻ID）与序列数据（用户行为序列）。

1.2 数据集概览

假设使用MIND数据集，关键文件：

• train_news.tsv: 新闻元数据࿰