元学习对推荐系统中的冷启动问题是否是正确的方法？
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。深度学习方法在冷启动问题中表现良好，与元学习技术相比，常用的深度学习模型和普遍采用的表示学习技术能够在常见的冷启动问题基准上提供类似或更好的性能，并且更易于实际应用。
该研究提出了一种名为MetaTL的新框架，通过元学习来提高冷启动用户的顺序推荐。该框架将冷启动用户的顺序推荐问题形式化为few-shot学习问题，并采用基于翻译的桥接器来提取用户之间的动态转换模式。通过元转换学习，实现了仅具有有限交互的冷启动用户的快速学习，从而实现了对顺序交互的准确推断。
