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摘要

随着信息技术的飞速发展，全球数据总量呈现指数级增长，信息过载问题日

益严峻。传统推荐算法通过分析用户历史行为和项目特征，在电商、内容平台等

领域实现了初步的个性化推荐，但其依赖单一领域数据的局限性在大数据环境下

逐渐显现。为突破这一瓶颈，跨域推荐技术应运而生，它通过整合多源领域数据，

实现了用户兴趣的跨平台迁移，有效提升了个性化推荐能力。然而，现有的跨域

推荐方法面临三个问题：一是它们通常不能充分捕捉用户在短期的兴趣变化；二

是不同领域间的语义异构性导致跨域知识融合困难；三是许多领域内数据都