基于知识迁移的双向跨领域推荐算法研究.docxVIP

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2025-07-18 发布于北京
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基于知识迁移的双向跨领域推荐算法研究

一、引言

随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出有价值信息的挑战。推荐系统作为解决这一问题的有效手段，已经广泛应用于电商、社交网络、视频网站等领域。传统的推荐算法主要基于用户的历史行为和物品的属性进行推荐，但在跨领域推荐中，由于不同领域的知识差异和数据的稀疏性，传统的推荐算法往往难以取得理想的效果。因此，本研究提出了一种基于知识迁移的双向跨领域推荐算法，旨在通过知识迁移的方法，将一个领域的知识迁移到另一个领域，提高跨领域推荐的准确性。

二、相关知识及背景

知识迁移是指将一个领域的知识和方法应用到另一个领域中，以实现知识的共