基于源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐方法

一项专利提出基于源域数据增强与多兴趣细化迁移的跨域推荐方法，用于缓解用户交互数据稀疏与兴趣建模不足导致的冷启动问题。该方法获取冷启动用户在源域的真实交互序列及目标域候选商品，经跨域推荐模型输出预测得分，核心步骤包括获取用户嵌入表示、筛选高评分商品生成辅助嵌入序列，并进行辅助嵌入序列去噪与双序列多兴趣提取和细化。