उपयोगकर्ता अनुभव के सुधार और बनाए रखने की दर में वृद्धि के साथ, सिफारिश प्रणाली व्यापार, स्ट्रीमिंग और सामाजिक मीडिया जैसे विभिन्न उद्योगों में अधिक महत्वपूर्ण हो गई है। इन प्रणालियों को उपयोगकर्ता, उत्पाद और उनके पृष्ठभूमि कारकों के बीच जटिल संबंधों का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है ताकि उपयोगकर्ताओं को संभावित रुचि वाली सामग्री की सटीक सिफारिश की जा सके। हालाँकि, मौजूदा सिफारिश प्रणालियाँ अक्सर स्थिर होती हैं, जो इन संबंधों को प्रभावी ढंग से बनाने के लिए बड़े पैमाने पर ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करती हैं। 'ठंडी शुरुआत' परिदृश्य में, इन संबंधों का निर्माण लगभग असंभव हो जाता है, जो प्रणाली की प्रभावशीलता को और कमजोर करता है। इन समस्याओं को हल करने के लिए, शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय से...