专利提出跨域推荐新方法缓解冷启动

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，并对辅助嵌入序列去噪、进行双序列多兴趣提取和细化。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。