基于迁移学习的推荐系统设计与研究

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【摘  要】 推荐系统旨在挖掘用户历史兴趣偏好训练模型，再用模型为用户提供个性化推荐。模型的好坏主要取决于模型的记忆及泛化能力。要想充分挖掘用户兴趣偏好，常见的做法包括通过特征迁移学习挖掘用户在多个场景下的兴趣。如果目标场景样本量不足，模型容易陷入过拟合。实验表明可以通过样本迁移学习、基于对抗式的迁移学习及基于多任务联合训练迁移学习等方法解决此问题。（剩余4825字）

试读结束

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