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基于迁移学习和元学习的跨域推荐算法研究
一、引言
随着互联网的快速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量信息中筛选出自己感兴趣内容的挑战。推荐系统作为一种有效解决信息过载问题的方法，已经成为了现代互联网服务的重要组成部分。然而，传统的推荐算法在面对不同领域或不同数据集时，往往存在着领域鸿沟和模型泛化能力不足的问题。为此，本文提出了一种基于迁移学习和元学习的跨域推荐算法研究，以期解决上述问题。
二、相关研究综述
迁移学习是一种将在一个领域学习到的知识应用到另一个领域的方法。近年来，其在推荐系统中的应用越来越广泛。而元学习则是从多个任务中学习到共享的知识，从而提高模型在新任务上的性能。目前，
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