Cross domain recommender systems have been increasingly valuable for helping consumers identify the most satisfying items from different categories. However, previously proposed cross-domain models did not take into account bidirectional latent relations between users and items. In addition, they do not explicitly model information of user and item features, while utilizing only user ratings information for recommendations. To address these concerns, in this paper we propose a novel approach to cross-domain recommendations based on the mechanism of dual learning that transfers information between two related domains in an iterative manner until the learning process stabilizes. We develop a novel latent orthogonal mapping to extract user preferences over multiple domains while preserving relations between users across different latent spaces. Combining with autoencoder approach to extract the latent essence of feature information, we propose Deep Dual Transfer Cross Domain Recommendation (DDTCDR) model to provide recommendations in respective domains. We test the proposed method on a large dataset containing three domains of movies, book and music items and demonstrate that it consistently and significantly outperforms several state-of-the-art baselines and also classical transfer learning approaches.


翻译:为了解决这些问题,本文件提出了基于双重学习机制的跨领域建议的新办法,即以迭代方式在两个相关领域之间传递信息,直到学习过程稳定下来。我们开发了一种新的潜在或横向绘图方法,以获取用户对多个领域的偏好,同时保护不同潜在空间的用户之间的关系。我们提出了深度双向传输跨域建议(DDTCDR)模式,以提供各自领域的建议。我们测试了包含三个电影、书籍和音乐项目领域的大型数据集,并证明它一贯且明显地超越了几个最先进的基线和典型的传输学习方法。

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