提出仅靠用户表示迁移的跨域序列推荐框架

Abdulaziz Samra 等研究者在 arXiv 论文中提出一种跨域序列推荐框架，仅通过学习到的用户表示在源域与目标域之间传递信息，不共享原始交互数据或物品嵌入。论文已被 CIKM'26 全文赛道接收。 该框架引入轻量级 adapter，将源域用户表示投影到目标域嵌入空间并与目标交互序列融合；当源域数据缺失时，可退化为仅目标域的序列推荐器。两组实验显示，框架对共享用户和非共享用户均带来持续性能提升。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。