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Transferable Sequential Recommendation via Vector Quantization Meta-Learning

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内容提要

本研究提出了一种向量量化元学习方法（MetaRec），旨在提升可转移序列推荐系统的性能。该方法整合多个源领域的用户-物品互动数据，有效解决输入异质性问题，从而显著改善推荐效果。

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标签

vector 元学习 向量量化 序列推荐 用户-物品互动 输入异质性
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