इस पत्र में, हम ज़ीरो-शॉट क्रॉस-डोमेन अनुक्रमिक अनुशंसा (ZCDSR) में डोमेन सिमेंटिक पूर्वाग्रह की समस्या के समाधान हेतु एक नवीन ढाँचा प्रस्तावित करते हैं। मौजूदा ZCDSR मॉडलों ने बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग करके क्रॉस-डोमेन ज्ञान हस्तांतरण में सुधार किया है, लेकिन डोमेन के बीच शब्दावली और विषयवस्तु के अंतर के कारण होने वाले सिमेंटिक पूर्वाग्रह के कारण इनकी सटीकता सीमित है। इस पत्र में, हम आइटम स्तर और अनुक्रमिक, दोनों स्तरों पर क्रॉस-डोमेन संरेखण में सुधार करके इस समस्या का समाधान करते हैं। आइटम स्तर पर, हम प्रत्येक डोमेन में आइटम की विशिष्ट विशेषताओं को बनाए रखते हुए डोमेन के बीच समानता सुनिश्चित करने हेतु क्रॉस-डोमेन आइटम एम्बेडिंग को संरेखित करने हेतु एक सामान्यीकरण हानि फ़ंक्शन प्रस्तुत करते हैं। अनुक्रमिक स्तर पर, हम स्रोत डोमेन उपयोगकर्ता अनुक्रमों को समूहीकृत करने और लक्ष्य डोमेन का अनुमान लगाते समय उपयोगकर्ता एम्बेडिंग को गतिशील रूप से अनुकूलित करने हेतु ध्यान-आधारित एकत्रीकरण के माध्यम से उपयोगकर्ता व्यवहार पैटर्न को स्थानांतरित करने की एक विधि विकसित करते हैं। परिणामस्वरूप, हम लक्ष्य डोमेन सहभागिता के बिना प्रभावी ज़ीरो-शॉट अनुशंसा को सक्षम करते हैं।
