Breaking the Information Silo: Semantic Personas for Cross-Domain Recommendation
打破信息孤岛：基于语义画像的跨域推荐
🧭 跨域推荐 · 基于语义画像的知识迁移 ★ 深度解读
Tel Aviv University · Temple University
通过LLM诱导共享行为特征并生成语义画像，实现无共享用户/物品的跨域知识迁移
📌 工作参考价值（4 点）
- 用户画像构建新思路：利用LLM从交互历史中诱导领域无关的行为特征（如刺激寻求、控制感、冲突容忍），生成结构化语义画像，可用于电商跨场景（购物→内容）的用户理解，避免固定标签的僵硬。
- 跨平台冷启动方案：通过目标用户画像在源域用户画像空间进行语义检索，聚合Top-K相似邻居构成社区源画像（CSP），为无任何重叠的用户提供偏好信号。可直接迁移到跨平台推荐或新用户冷启动场景。
- 双塔融合与动态门控：协同过滤塔和语义塔以残差方式融合，门控权重α用tanh激活（允许负值，能抑制无关语义）。当目标域用户交互稀疏时，模型自动增强语义塔贡献，对推荐系统稀疏场景增强很有参考价值。
- 跨域迁移策略选择：论文发现迁移效果主要取决于目标域的结构密度而非语义接近度，提示我们在选择跨域知识源时，应优先评估目标域自身的协同信号强度，而非简单追求领域相似性。