Multi-Domain Enhancement via Residual Interwoven Transfer in Cross-Domain Sequential Recommendation
Rattachement africain : sg, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
To mitigate data sparsity in Sequential Recommendation, Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR) exploits dynamic knowledge transfer across domains. Traditional CDSR approaches merge specific-domain sequences into mixed-domain sequences to reconnect users' dispersed interests. However, most methods rely on unidirectional transfer between mixed and specific domains on each domain task, overlooking the complex interplay between mixed-domain and domain-specific dynamics. Moreover, token-level transfer between coinciding domain sequences fails to consider inherent sequential dynamics. To address these limitations, we propose Multi-Domain Enhancement via Residual Interwoven Transfer (MERIT). Specifically, MERIT enhances domain representations along multiple domain-to-domain paths, leveraging the proposed extended cross-attention fusion compatible with partially overlapping sequences. To facilitate such transfers, MERIT further employs MoE networks in encoders to generate both intra-domain and inter-domain representations. In addition, by integrating stopped-gradient mixed-domain representations into specific-domain representations, MERIT enables the model to learn the residual signal of the mixed-domain information, better aligning with downstream specific-domain tasks. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that MERIT consistently outperforms state-of-the-art CDSR counterparts with statistical significance.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-Domain Enhancement via Residual Interwoven Transfer in Cross-Domain Sequential Recommendation
- Date Crossref
- 27/10/2025
- Éditeur
- ACM
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Nanyang Technological University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northeastern University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai University of Finance and Economics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computing and Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computing and Artificial Intelligence Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Nanyang Technological University, Northeastern University et Shanghai University of Finance and Economics, avec 3 autres affiliations.
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