導讀：

新聞推薦已經(jīng)成為移動設(shè)備中的一項重要服務(wù)，其目的是讓大多數(shù)用戶知道世界上發(fā)生了什么。我們假設(shè)用戶在某個新聞推薦服務(wù)中首次注冊，并且以前沒有讀過任何新聞文章。此任務(wù)與新用戶冷啟動挑戰(zhàn)和新物品 ( 即新聞文章 ) 冷啟動挑戰(zhàn)相關(guān)，因此稱為雙冷啟動推薦 ( Dual Cold-Start Recommendation, DCSR )。

對于雙冷啟動推薦問題，現(xiàn)有的新聞推薦方法 ( Das等人，2007；Liu等人，2010a ) 不適用，因為這些方法依賴用戶的歷史閱讀行為和新聞文章的內(nèi)容信息，這些信息在雙冷啟動推薦問題中不可用。

可以從遷移學習的角度來解決雙冷啟動推薦問題。盡管在新聞領(lǐng)域中沒有關(guān)于冷啟動用戶和冷啟動物品的用戶行為，但也可能存在其他相關(guān)領(lǐng)域的用戶行為。新聞領(lǐng)域的大多數(shù)冷啟動用戶已經(jīng)安裝了一些應(yīng)用程序，而這些信息可能有助于確定用戶對新聞文章的偏好。特別地，我們假設(shè)具有類似應(yīng)用程序安裝行為的用戶可能對新聞文章有類似的興趣。有了這個假設(shè)，應(yīng)用程序域中的鄰域信息就可以作為知識來遷移到新聞文章的目標域。 

01 問題定義

在新聞推薦問題中有兩個領(lǐng)域：一個是應(yīng)用程序領(lǐng)域，作為源域；另一個是新聞領(lǐng)域，作為目標域。

在應(yīng)用程序領(lǐng)域中有一個三元組，即 ( u，g，Gug )，表示用戶u已經(jīng)安裝了屬于類型g的移動應(yīng)用程序Gug次。然后，應(yīng)用程序領(lǐng)域的數(shù)據(jù)可以表示為用戶類型矩陣G，如圖所示。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能应用实战系列-如何在新闻推荐中使用迁移学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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