近年来，随着信息技术的迅速发展的爆发性增长，这一爆发式增长推动了跨领域推荐系统的出现和发展。跨领域推荐系统的设计和实现面临着诸多挑战，包括数据异构性、领域知识融合等问题。因此，书写跨领域推荐方法的研究变得尤为重要。这些方法旨在有效地整合来自不同领域的数据和信息，同时保持推荐系统的高效性和准确性。为实现这一目标，研究者们提出了各种跨领域推荐方法，包括基于迁移学习方法、基于多任务学习的方法等跨领域推荐方法，文章将从处理步骤及优缺点梳理各跨领域推荐系统方法。
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