Language-Induced Priors for Domain Adaptation
语言诱导先验的冷启动域适应框架
🧭 利用LLM文本先验指导冷启动域适应
用LLM将目标域文本描述转化为源选择先验，嵌入EM算法解决冷启动负迁移
📌 工作参考价值（4 点）
- 电商推荐场景冷启动物品/用户：若有文本描述（标题、属性），可用类似LIP的方法通过LLM生成对相似源域（如成熟品类）的偏好概率，减少迁移时的负迁移风险。
- 多智体协作中的经验复用：当任务用自然语言描述时，可借助LLM先验快速筛选相关历史任务数据，提升少样本策略学习效率。
- 与现有预估模型兼容：框架仅要求模型有似然函数，可无缝集成到CTR/CVR预估的线性或深度模型，无需改动结构。
- 工程实现轻量：先验可离线通过LLM计算文本嵌入相似度得到，在线阶段只是简单的概率加权，延迟可控。