成果展示
Mutual Knowledge Distillation and Contrastive Learning between Multi-View Graphs for Cross-Domain Recommendation
时间：2026-09-10作者：编辑：审核：阅读：216
学院：计算机科学与技术学院
作者：臧天梓，范译丹，陈奕昕，李娟，张彤，朱燕民
成果简介：
本项目面向传统推荐系统中的数据稀疏与冷启动问题，提出跨域推荐模型KDCLM。该模型构建局部视图与全局视图的多视图结构，通过对比学习实现领域不变与领域特定表示的解耦，并利用异构用户—物品图与同构关系图之间的知识蒸馏增强跨域知识迁移。实验表明，KDCLM在多个真实跨域推荐任务中显著优于现有方法。
论文链接：https://doi.org/10.1145/3777418
期刊名：《ACM Transactions on Information Systems》