（通讯员：刘燕 何佳鑫）12月25日上午，自动化与电子信息学院在工科楼阶梯教室开展以“跨域多源数据融合下用户偏好建模方法和研究进展”为主题的讲座。本次讲座邀请上海交通大学的朱燕民教授为主讲嘉宾，自动化与电子信息学院副院长周彦教授主持。
朱燕民教授首先介绍了跨域推荐的研究背景，以及推荐系统中的两个核心模块——召回模块和排序模块。他详细阐述了推荐系统面临的挑战，如数据稀疏问题和冷启动问题，并提出了跨域推荐的核心思想：通过借助用户和物品在其他域的知识，利用源域的信息来缓解目标域中的问题，旨在解决传统推荐系统所面临的数据稀疏和冷启动挑战。
随后，朱教授介绍了跨域推荐在四种不同场景下的推荐模型，包括用户完全重叠场景下的域内和序列推荐模型、用户部分重叠场景下的域内和域间推荐模型，并详细讲解了这四种模型的概念以及区别。
最后，朱教授还提出了跨域推荐的一般方法，指出跨域推荐的有效性依赖于域间存在一些不变的、共享的、域无关的知识，并列举了相关案例。例如一个用户可能在电影推荐领域对动作片感兴趣，而在音乐推荐领域则偏好摇滚音乐，在此情况下，跨域推荐系统则会识别并平衡用户在不同域中的兴趣。
此次讲座为师生深入理解跨域推荐提供了全面且丰富的知识内容。随着对跨域多源数据融合的深入研究，有望在未来的发展中采取更有效的措施，为师生带来了深刻的启示。
