摘要： 
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨领域迁移信息产生负面影响。事实上，跨域推荐的关键问题就在于：究竟需要在不同的域之间共享什么信息？也即如何让表征能够编码到领域间共享(domain-shared)的信息？ 阅读全文
跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。传统的跨域推荐方法常常基于嵌入和映射（Embedding and Mapping，EMCDR） 的思路，这种方法在进行对齐操作之前，各领域需要先通过预训练以独立地得到用户/物品的embeddings。因此，有偏的（biased） 预训练表征将无可避免地包含领域特有的（domain-specific） 信息，从而会导致对跨领域迁移信息产生负面影响。事实上，跨域推荐的关键问题就在于：究竟需要在不同的域之间共享什么信息？也即如何让表征能够编码到领域间共享(domain-shared)的信息？ 阅读全文