It is always a challenge for recommender systems to give high-quality
outcomes to cold-start users. One potential solution to alleviate the data
sparsity problem for cold-start users in the target domain is to add data from
the auxiliary domain. Finding a proper way to extract knowledg
提出一种面向冷启动用户的内容为基础的跨领域推荐方法,利用极端多类分类的形式来预测用户对物品的评分标签,构建了一个融合了领域适应的体系结构和去噪自编码器的神经网络,实现了不依赖用户和物品重叠特征,不同领域之间的推荐, 在 Yahoo! JAPAN 的电影和新闻服务数据集上表现出超过交叉领域协同过滤方法的性能。