java
实现基于元学习的跨域推荐冷启动优化系统的详细项目实例
项目背景介绍
跨域推荐在真实业务中经常面对多域数据差异带来的冷启动难题：新域或新商品缺乏历史互动记录，传统协同过滤难以在早期产生可靠排序信号；同时，域间用户与物品画像、行为分布、业务目标函数并不一致，简单迁移会引起显著偏移。为解决此类难题，项目构建一套基于元学习的跨域推荐冷启动优化系统，核心思想是在源域构造大量“任务级”训练单元，通过内外两层参数更新机制，学习到可快速适配新域的初始化参数与跨域不变表示，使目标域在极少监督下也能快速逼近最优。系统选用 Java 生态构建端到端工程，覆盖数据接入、特征工程、元任务采样、内循环更新、外循环聚合、在线检索与排序、A/B 实验以及可视化运维，兼顾稳定性与可维护性。元学习策略以 MAML/ProtoNet 思路为基础，结合对比学习与领域自适应正则，将用户与物品的多模态特征（结构化、文本、图像向量）统一到共享表示空间；再通过点对点交互图建模，利用轻量化图卷积提取跨域结构信息；在元任务层面引入任务难度感知采样、基于温度系数的损失重加
权以及自蒸馏，增强在长尾与异构噪声条件下的收敛与泛化。工 ...