多任務(wù)特征映射網(wǎng)絡(luò)跨域推薦模型

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摘 要：跨域推薦的關(guān)鍵在于如何有效的將用戶特征從源域映射到目標域。以往的研究更關(guān)注用戶特征的映射，忽略了映射前后用戶特征的相似度以及物品特征映射的可能性；同時也只關(guān)注單一任務(wù)。因此針對以上問題提出了一種多任務(wù)特征映射網(wǎng)絡(luò)跨域推薦模型（MTFMN）。該模型引入了用戶特征映射網(wǎng)絡(luò)，將用戶在源域的特征映射到目標域，同時還引入了物品特征映射網(wǎng)絡(luò)來輔助用戶特征映射網(wǎng)絡(luò)的學習；并在網(wǎng)絡(luò)學習過程中使用歐氏距離來衡量映射前后用戶和物品特征的相似度，以此作為網(wǎng)絡(luò)學習過程中的一個優(yōu)化策略；最后，利用映射后的用戶特征和目標域上實際的物品特征完成偏好預(yù)測任務(wù)和評分預(yù)測任務(wù)。（剩余17970字）