迁移学习可以通过利用相关领域或任务的知识来增强推荐系统，从而提高目标场景中的性能。当目标领域的数据有限时，例如新用户、项目或平台，此方法特别有用。通过重用从数据丰富的源域中学习到的模式，模型可以更好地泛化并减少对稀疏目标数据的依赖。例如，在大型数据集上训练的电影推荐系统可以将其对用户偏好的理解转移到图书推荐系统，分享关于流派、用户评分或聚类行为的见解。这种跨域自适应避免了从头开始，并加速了模型效果。
一个实际应用是解决冷启动问题，即新用户或项目缺乏足够的互动数据。在具有丰富互动的源域上预训练的模型可以在目标域的有限数据上进行微调。例如，音乐流媒体服务可以使用现有用户的收听模式来推断仅与少数歌曲互动过的新用户的偏好。同样，电子商务平台可以转移来自具有密集购买历史记录的产品类别（如电子产品）的知识，以改进对较新类别（如家居装饰）的推荐。辅助数据，例如项目描述或用户人口统计信息，也可以在预训练期间加入以丰富特征表示。例如，从一个系统中电影的文本描述中学习到的嵌入可以被重用来初始化另一个系统中书籍的嵌入，从而捕捉语义相似性。
技术实现通常涉及跨域共享神经网络的一部分。一种常见的策略是在大型数据集（例如，来自一般零售平台的用户-项目交互）上预训练一个基础模型，然后替换或微调特定层（如用户嵌入层）以适应特定领域（例如，一家小众服装店）。像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架通过允许开发人员加载预训练权重并在微调期间仅调整一部分参数来简化这一过程。例如，双塔推荐模型可以在各个领域共享其项目塔架构，同时为每个领域定制用户塔。这种共享知识和特定领域调整之间的平衡确保了适应性，而不会过度拟合稀疏数据。通过关注可重用组件，开发人员可以构建更强大的系统，即使在目标数据有限的情况下也能表现良好。