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El objetivo de esta investigación es proporcionar un método basado en redes neuronales para sugerir noticias a través de los patrones de interacción del usuario. Para abordar este importante reto, se presentó un sistema recomendador de noticias basado en grafos, que recomienda las mejores noticias para el usuario según la representación global y combinándola con la información local del usuario. El método de esta investigación se centra en mejorar la representación de las noticias históricas mediante el uso de un grafo global de noticias y en mejorar la representación del contenido de las noticias candidatas mediante un grafo global de entidades. En primer lugar, la representación del texto y las entidades de las noticias se aprende desde una perspectiva local. A continuación, se utilizan un codificador de noticias históricas y un codificador de noticias de entidades con conciencia mundial. Por último, se utilizan un codificador de usuarios conciso y un componente de recomendación de noticias. En esta investigación, se utilizaron redes de transformadores para la colocación de noticias basada en el contenido, así como redes neurográficas que proporcionan razonamiento comunicativo. Además, teniendo en cuenta las noticias mundiales, se intentó sugerir noticias que estaban ocultas a la vista de modelos anteriores.