多任务特征映射网络跨域推荐模型

打开文本图片集

摘 要：跨域推荐的关键在于如何有效的将用户特征从源域映射到目标域。以往的研究更关注用户特征的映射，忽略了映射前后用户特征的相似度以及物品特征映射的可能性；同时也只关注单一任务。因此针对以上问题提出了一种多任务特征映射网络跨域推荐模型（MTFMN）。该模型引入了用户特征映射网络，将用户在源域的特征映射到目标域，同时还引入了物品特征映射网络来辅助用户特征映射网络的学习；并在网络学习过程中使用欧氏距离来衡量映射前后用户和物品特征的相似度，以此作为网络学习过程中的一个优化策略；最后，利用映射后的用户特征和目标域上实际的物品特征完成偏好预测任务和评分预测任务。（剩余17970字）