基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统

一种基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统，针对给定冷启动用户的推荐任务，利用该任务自身的上下文交互信息学习用户个性化偏好表示的同时，利用该任务与其他推荐任务的多视图关联关系，聚合相似任务表示。基于学到的任务表示，本发明利通过查询在历史模型训练过程中学习到的任务感知的快速权重记忆，来为该任务生成个性化定制的评分预测模型初始参数。最终，评分预测模型通过在少量可观测交互上进行参数局部更新，得到该用户特有的评分预测模型，可以生成个性化推荐结果。
上海交通大学
朱燕民 | 王春阳 | 唐飞龙 | 俞嘉地