计算机科学与探索

作者：胡思雨, 梅红岩, 杨海燕, 程耐, 张晓宇

单位：辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001

关键词：双目标跨域推荐,嵌入方法,领域对齐

基金：国家自然科学基金（12371363）；辽宁省教育厅面上项目（JYTMS20230869）；辽宁省科技计划联合计划（重点研发计划项目）（2025JH2/101800245）。

双目标跨域推荐作为跨域推荐技术的关键分支，凭借双向协同优化机制同步提升源域与目标域推荐效能，在电子商务、视频分发、新闻资讯等领域应用广泛。介绍了跨域推荐中的领域层次结构与重叠场景特征，并从知识嵌入方式方法角度，详细阐述协同过滤嵌入、图嵌入和自监督学习嵌入的核心原理，对比分析了其技术特性与适用场景；从领域对齐技术角度，着重对比了基于特征映射、解耦表示学习、元学习及联邦学习的四类主流领域对齐方案，总结了其技术差异与实践价值。系统梳理了双目标跨域推荐中的主流数据集与评估指标，结合不同跨域场景特性，明确各数据集与指标的适配准则。基于当前研究现状与技术挑战，对双目标跨域推荐的未来发展方向进行展望。

来源：2026年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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