基于互信息的鲁棒跨域推荐系统

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摘要：由于大量新用户和新产品的出现，跨域推荐系统已经成为解决推荐系统冷启动问题的关键。然而，现有的跨域推荐系统都假设其训练数据中不存在任何的错误标注，但是在现实情况下，该假设很难得到满足，这就导致了跨域推荐系统在相当多的真实推荐场景下的表现很难令人满意。为了减少现实情况下错误标注对跨域推荐系统的影响，提高真实推荐场景下跨域推荐系统推荐结果的准确性，本文提出了一种基于互信息的鲁棒跨域推荐系统，该推荐系统由域分离网络和互信息鲁棒风险两个模块构成。（剩余8195字）

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