論文の概要: Cross-Domain Recommendation: Challenges, Progress, and Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01696v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 12:58:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 09:48:23.242583
• Title: Cross-Domain Recommendation: Challenges, Progress, and Prospects
• Title（参考訳）: ドメイン間の推奨事項: 課題, 進捗, 展望
• Authors: Feng Zhu, Yan Wang, Chaochao Chen, Jun Zhou, Longfei Li, Guanfeng Liu
• Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、スパーサードメインのレコメンデーションパフォーマンスを改善するために、よりリッチなドメインからの比較的リッチな情報を活用するために提案されている。 本稿では,課題,研究の進展,今後の方向性など,既存のCDRアプローチの総合的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.60393384976869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To address the long-standing data sparsity problem in recommender systems (RSs), cross-domain recommendation (CDR) has been proposed to leverage the relatively richer information from a richer domain to improve the recommendation performance in a sparser domain. Although CDR has been extensively studied in recent years, there is a lack of a systematic review of the existing CDR approaches. To fill this gap, in this paper, we provide a comprehensive review of existing CDR approaches, including challenges, research progress, and future directions. Specifically, we first summarize existing CDR approaches into four types, including single-target CDR, multi-domain recommendation, dual-target CDR, and multi-target CDR. We then present the definitions and challenges of these CDR approaches. Next, we propose a full-view categorization and new taxonomies on these approaches and report their research progress in detail. In the end, we share several promising research directions in CDR.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーションシステム(RS)におけるデータ分散性の問題に対処するために、よりリッチなドメインからの比較的リッチな情報を活用するためにクロスドメインレコメンデーション(CDR)が提案されている。 近年、CDRは広範囲に研究されているが、既存のCDRアプローチの体系的なレビューが欠けている。 このギャップを埋めるために,本稿では,課題,研究の進展,今後の方向性など,既存のCDRアプローチの総合的なレビューを行う。 具体的には,既存のCDRアプローチを,まず単一ターゲットCDR,マルチドメインレコメンデーション,デュアルターゲットCDR,マルチターゲットCDRの4つのタイプにまとめる。 次に、これらのCDRアプローチの定義と課題を示す。 次に、これらのアプローチに関する全分類と新しい分類を提案し、研究の進展を詳細に報告する。 最後に、我々はCDRでいくつかの有望な研究の方向を共有します。

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