推荐系统中的兴趣纠缠问题主要指的是用户在不同场景下可能展现出不一致甚至相互冲突的商业兴趣，这在多任务推荐模型中尤为明显。在处理这类问题时，需要考虑如何在训练过程中解纠用户的兴趣，以缓解兴趣冲突带来的负迁移问题。
兴趣纠缠问题通常涉及到以下几个方面：
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用户多兴趣建模：用户通常存在多个兴趣，并且这些兴趣可能会随时间变化。推荐系统需要捕捉用户的动态和不断变化的兴趣，以更准确地进行个性化推荐。
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特征编码与先验信息保留：在广告推荐模型中，需要充分使用不同类型的特征，并保留不同特征的先验信息。这有助于模型更好地理解和预测用户的兴趣。
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维度坍塌问题：在使用嵌入向量表达特征时，可能会发生某些维度上的坍塌，即多个特征在某些维度上表现出相似性，这可能会影响模型的性能。解决维度坍塌问题，有助于提高推荐系统的效果。
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多任务学习中的负迁移：在多任务推荐模型中，不同任务可能会引起用户兴趣的冲突，导致负迁移问题。如何有效地解纠这些冲突，是解决兴趣纠缠问题的关键。
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深度多兴趣网络（DMIN）：这是一种新方法，用于对用户的潜在多兴趣进行建模，以完成点击率预测任务。DMIN通过建模和跟踪用户的多重兴趣，有助于解决兴趣纠缠问题。
综上所述，兴趣纠缠问题是一个复杂的问题，涉及到用户行为的多维度分析和模型的精细化设计。解决这一问题，可以提高推荐系统的性能和用户体验。