基于图生成过程的跨领域推荐
打开文本图片集
摘要：推荐系统在各方各面得到充分的应用，时刻影响着日常生活。要训练出一个良好的推荐系统往往需要大量的用户—商品交互数据，但是实际情况下获得的数据往往是十分稀疏的，这往往会使得训练出来的模型过拟合，最后难以获得理想的推荐效果。为了解决这个问题，跨领域推荐系统应运而生。目前大部分的跨领域推荐系统工作都是借鉴传统领域自适应的方法，使用基于特征对齐或者对抗学习的思想将领域不变用户兴趣从有丰富数据的源域迁移到稀疏的目标域上，例如豆瓣电影迁移到豆瓣图书。（剩余22249字）
