考研智囊团跨领域推荐的智慧之舟引领用户兴趣偏好迁移新篇章
冷启动推荐一直是推荐系统中一个极具挑战的问题。跨领域推荐系统使用源领域中的交互数据来帮助目标领域的冷启动推荐。这篇文章提出了一种个性化迁移用户兴趣偏好的跨领域推荐方法，给目标领域冷启动用户进行更精准的推荐。作者朱勇椿本文基于WSDM 2022论文《Personalized Transfer of User Preferences for Cross-domain Recommendation》，论文作者来自中科院计算所、腾讯微信、北航。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.11154.pdf代码链接：https://github.com/easezyc/WSDM2022-PTUPCDR1背景介绍随着个性化线上应用的增长，推荐系统被线上服务广泛采用，比如电商、线上新闻等等。但是推荐系统无法给新（冷启动）用户提供精准的推荐服务。
跨域度荐系统旨在从一个信息丰富的源域向目标域迁移知识来缓解冷启动问题[1,2,3]。这类方法的核心是如何连接用户在源域和目标域之间兴趣偏好的联系，并且所有这些联系都共享一种共同点。这导致了很多已有的方法假设存在一种公共的人口普遍接触到的桥梁，这样可以将任何人的兴趣映射到另一个人或物品[4]。
事实上，由于每个人都是独一无二的，不同人在不同场景下的偏好间有着复杂多样的关系，因此很难用一个公共的人口普遍接触到的桥梁来抓获这样复杂多样的关系。此外，对于那些没有任何交互历史记录但具有潜力成为热门商品或服务的人来说，他们甚至不会出现在这个模型中。在这种情况下，我们需要找到一种新的方式来解决这一问题。
为了解决现有的不足，有必要使用个性化的手段去建模不同人对不同的场景中的偏好间关系。本文提出了一个新的框架，即个人化迁移用户偏好的方法用于跨界度荐（PTUPCDR）。与其他研究相比，该框架利用元学习器从每个人的历史数据中提取特征并创建其自己的桥梁，以便为该人构建最适合他们的情况。
具体来说，本文提出了一种注意力机制，将每个人过去与某些商品或服务发生过互动的事实聚合起来，从而获得关于该人的基本特征。此后，将这些特质输入到元网络以生成一个代表该人当前情感状态和未来的行为倾向的一个专属桥梁。在这个过程中，我们不仅考虑了过去与某些产品或服务相关的情绪体验，还包括了预测未来可能会产生的情绪反应。
最后，将生成出的专属桥梁应用于预测未来的行为模式，以确保我们的建议既符合当下的需求，又能满足未来的期望。在实际操作时，我们发现通过这种方式，可以极大地提高针对那些没有参与过前端活动，但显示出潜力成为热门商品或服务的人群，为他们提供更加贴心和及时的小样本训练方案，使得我们能够为任何类型的人群提供最佳匹配结果，无论是在初次见面还是长期合作阶段。
总结来说，本文探讨了如何通过利用元学习技术结合专属桥梁策略，在不牺牲私密性的同时，为那些缺乏足够历史数据以供分析的大规模社区成员实现高效率、高质量的小样本推广。如果你是一个企业家或者市场营销专业人员，你可能会对此感到非常兴奋，因为这意味着即使是在拥有大量消费者基础但仍然希望扩展影响力的公司，也能够轻松实现小样本测试和优化，而不会因为资源限制而放弃这一关键步骤。
