【摘 要】
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大多数推荐算法常采用基于迁移学习的跨领域推荐技术,借助辅助领域的丰富数据信息来解决传统单域推荐中普遍存在的数据稀疏等问题。但若迁移的知识比较单一,没有结合用户行为
【基金项目】
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国家重点研发计划资助（2016YFB1200100）;中央高校基本科研业务费专项（2017JBM024）资助
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大多数推荐算法常采用基于迁移学习的跨领域推荐技术,借助辅助领域的丰富数据信息来解决传统单域推荐中普遍存在的数据稀疏等问题。但若迁移的知识比较单一,没有结合用户行为,则往往会在目标领域导致负迁移、推荐结果不佳等问题。因此,考虑结合其他知识来辅助完成目标领域的学习任务。利用用户异构行为改善推荐结果,正是近年来的新兴研究热点之一。在用户数据中,标签与用户的真实偏好相关,通常能够反映用户或项目的部分隐式特征。通过结合迁移学习及用户标签数据,文中提出了基于标签迁移的跨领域项目推荐算法ITTCF(Item-based
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