摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitive Transfer learning，简称TTL）。TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递
