2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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オーガナイズドセッション » OS-29 Transfer learningの手法及び応用

[1Q5-OS-29] Transfer learningの手法及び応用

2023年6月6日(火) 17:00 〜 18:40 Q会場 (601)

オーガナイザ:顔 玉蘭、王 洋、Leo Mao、Yinxi Zhang、Junhua Wu

17:40 〜 18:00

[1Q5-OS-29-03] Appliciation of Transfer Learning for cross domain recommendation system

Use cross domian transfer learning for recommendations

〇Leo Mao1 (1. Databricks)

キーワード:Transfer Learning, Recommender System, Cross-domain Recommendation Systems

In the big data era, a good Machine learning model requires massive training data with labels. When there is less data available in a target domain, Cross-domain recommendations are useful to leverage richer data from a source domain to improve performance of the recommendation. Cross-domain recommendation has gained lots of interest in recent years.

In this talk, we will talk about the overview of CDR, what are the existing CDR approaches, demonstrate a hands-on application for user profile prediction using CDR, as well as the challenges and future directions.

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