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双目标跨域推荐的图形和注意框架( A Graphical and Attentional Framework for Dual-Target Cross-Domain Recommendation )
F Zhu Y Wang C Chen G Liu X Zheng
常规的单目标跨域推荐(CDR)只是借助一个源域（信息相对更丰富）来提高在一个目标域上的推荐准确率。与此相反，新的双目标CDR被提出来同时提高两个领域的推荐精度。然而，双目标CDR面临两个新的挑战：（1）如何产生更有代表性的用户和项目嵌入，(2)如何有效地优化每个域上的用户/项目嵌入。为了应对这些挑战，在本文中，我们提出了一个图形化的和注意的框架，称为GA-DTCDR。在GA-DTCDR中，我们首先基于来自两个领域的评级和内容信息构造两个独立的异构图，以产生更有代表性的用户和项目嵌入。然后，我们提出了一种基于元素的注意力机制来有效地结合从两个域中学习到的普通用户的嵌入。这两个步骤都显著提高了用户和项目嵌入的质量，从而提高了每个领域的推荐准确性。在四个实际数据集上进行的大量实验表明，GA-DTCDR的性能明显优于现有的方法。
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