Cross-domain Recommendation
- Merging user preferences: User preferences from both domains are aggregated in such a way that single-domain recommender systems can be used.
- Linking domains: Graph-based approaches, in which nodes from different domains are linked by the means of shared attributes or interactions.
- transfer learning: Knowledge obtained while training a model on the source domain is transferred to make recommendations in the target domain.
- Co-training of shared features (multi-task learning): Multiple tasks are solved at the same time in the source and target domains, to learn shared latent features.
- Deep learning: Neural network models are used to share/transfer latent features across domains through unstructured semantic features extracted during training.
B) (1) Merging User Preferences
여러 도메인에서의 사용자 선호도를 domain-independent feature 로 mapping 하고, target domain 의 유저 선호도를 예측하는 모델을 학습할 때 mapping 된 feature 를 사용하는 방법이 있다.
장점
간단해서 baseline 으로 자주 쓰인다.
단점
도메인을 모두 합치는 과정에서 그 크기가 매우 커질 수 있다.
C) (2) Linking Domains
user 또는 item 을 노드로 취급하여 그래프를 구성한다.
구성된 그래프에서 random walk 알고리즘을 통해 유저가 좋아할만한 아이템을 찾아낼 수 있다. -> item pool 구성에 사용해볼 수 있을듯 함
그래프 기반 feature 추출 방식도 고려해보면 좋을 것 같다.
D) (3) Transfer Learning
source recommenders 의 유저 모델링 데이터를 target recommender 에 적용하는 방법.
예시) Nearest Neighbors: 두 유저가 source domain 에서 유사하다면, 이 둘은 target domain 에서도 유사할 수 있다는 전제가 있다.
Paper lists
- Cross-domain recommendation: An embedding and mapping approach
- Multiple domain user personalization. KDD’ 11.
E) (4) Co-Training of Shared Latent Features
여러 도메인의 latent features 를 동시에 학습하는 방법
F) (5) Deep Learning
A deep function was used to map the benchmark factors with the ones computed in each domain. Example) Leveraged unstructured text for collaborative recommendations.