元学习，常被称为“学会学习”，是指使模型能够利用少量数据快速适应新任务的技术。元学习并非为每个任务从头训练模型，而是专注于训练模型获取可泛化的技能或策略，以便应用于各种不同的问题。例如，元学习模型可能会学习如何初始化其参数，以便在仅看到少量示例后就能在新任务上高效地进行微调。这种方法在数据稀缺或任务差异很大的场景中尤其有用，因为它优先考虑适应性而非针对特定任务进行优化。
在推荐系统中，元学习解决了冷启动问题（即新用户或新物品缺乏交互数据）和动态用户偏好等挑战。传统的推荐模型在没有足够的历史数据时，往往难以针对新用户进行个性化推荐。元学习可以通过在多样化的用户交互模式数据集上训练模型来缓解这一问题，使其能够利用最少的初始数据泛化到未见过的用户或物品。例如，一个元学习推荐模型可以在用户-物品交互的多个子集上进行训练，学会根据新用户的少量点击或评分快速调整其预测。这种适应性使得即使在数据稀缺的场景下也能提供相关的推荐。
元学习在推荐领域的一个实际例子是模型无关元学习（Model-Agnostic Meta-Learning，简称 MAML），它优化模型的初始参数，使得少量梯度更新就能在新任务上产生强大的性能。在流媒体服务场景中，基于 MAML 的推荐器可以利用用户在不同流派上的历史行为，在用户只观看了少数节目后快速适应其新的偏好。另一种方法涉及元嵌入（meta-embedding），即学习用户或物品的嵌入方式，使其能够快速进行微调。虽然元学习增加了复杂性，但其减少对大型数据集的依赖以及处理动态环境的能力，使其成为一种有前途的工具，可用于构建可扩展、个性化的推荐系统。开发者应考虑权衡，例如元训练期间的计算成本，但从长远来看，灵活性带来的好处通常超过这些挑战。