Theartofbeingwiseistheartofknowingwhattooverlook.智慧的艺术是知道该忽视什么。——威廉·詹姆斯（WilliamJames）1导引1.1跨域推荐简介推荐系统中常常面临用户冷启动问题[1]，也即新注册的用户没有足够的交互记录，导致推荐模型不能学习到有效的表征。为了解决用户冷启动问题，近年来跨域推荐（CDR）得到了许多关注[2]。一般来讲，跨域推荐旨在利用从其它相关源域收集的用户-物品交互信息以提升目标域的推荐质量。许多跨域推荐的工作会假设大量的用户在两个域都出现过（即重叠用户,overlappingusers）以搭建起源域和目标域之间的桥梁。只在源域