Концепции

warm-transfer проще всего понимать как post-hoc слой поверх уже обученного рекомендателя.

flowchart LR
    A[Warm interactions] --> B[Donor model]
    B --> C[Warm-item scores]
    D[Item content] --> E[Transfer method]
    C --> E
    E --> F[Cold-item scores]
    F --> G[Ranking metrics]

Core idea

Donor model учит персонализацию на warm items. Transfer method учит, как item content отображается в донорские скоры, и применяет это отображение к cold-start items. Донор не переобучается.

Читать дальше

• Зачем warm-transfer: use case и mental model.
• Популярность и Grouped MP: главный failure mode наивного transfer.
• Семейства методов: какие методы есть и когда их пробовать.
• Evaluation protocol: как бенчмарк избегает cold-start leakage.