发明公开
摘要：
本发明公开了一种基于元学习的用户偏好商品推荐方法，本发明能够利用辅助信息进行融合来提高特征精度。本发明通过元学习建立用户通道来实现用户特征转化，解决由于单一业务过于针对性的个性化推荐导致的用户兴趣衰减问题，改善推荐系统的多样性和新奇性，同时还能够提高对目标域用户商品推荐的精确度，本发明通过元学习的再学习能力，若新任务到来也能够快速的建立映射关系，从而实现在获取已有的知识上能够快速的学习新的任务，来实现对目标域的推荐。