ユーザー表現をドメイン共有成分とドメイン固有成分に分離し、ドメイン間の相関を考慮した適応的な表現強化と、ドメイン分類器と勾配反転層を用いた逆学習を統一的に行うことで、より効果的なクロスドメインレコメンデーションを実現する。
ユーザー間の類似性関係を保持することで、ソースドメインからの不適切な協調情報を除外し、ターゲットドメインの推薦性能を向上させる。
