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由數(shù)據(jù)分布不均衡產(chǎn)生的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動問題制約著個性化推薦系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展。隨著遷移學(xué)習(xí)技術(shù)興起，基于遷移學(xué)習(xí)的跨領(lǐng)堿推薦為解決該類冋颋提供了可能。面向知識遷移的跨領(lǐng)堿推薦算法通過遷移與目標(biāo)領(lǐng)堿不同但相關(guān)的輔助知識來解決目標(biāo)領(lǐng)琙中的推薦仼務(wù)，提高目標(biāo)堿的推薦性能。而深度學(xué)習(xí)在非線性特征的學(xué)習(xí)和表示上的獨(dú)特優(yōu)勢進(jìn)一步提升了深度跨域推薦的算法性能。對近年來面向知識遷移的跨領(lǐng)堿推薦算法展開綜述，將當(dāng)前主流算法分為傳統(tǒng)跨領(lǐng)堿推薦算法和深度跨領(lǐng)琙推薦算法兩大類，又按照應(yīng)用的不同知識遷移技術(shù)對兩大類跨琙推薦算法分別梳理和闡述，從模型的可解釋性、適用場景、用戶特征的描述能力、模型評價等不同角度對當(dāng)前各類跨域推薦算法做岀深度分析和比較，總結(jié)其存在的問題和不足，探討可能的解決方法，展望未來的研究趨勢。
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