A smooth collaborative recommender system 推薦系統-淺顯瞭解
characteristic：函數
一、Tracking user學習
二、personlizaspa
三、面對的問題相似於分形學+混沌學（以有觀無+窺一管而知全貌）blog
四、Data：high-volume、sparseio
方法：學習方法
（1）傳統方法搜索
MF：matrix factorizationnetwork
RBM：Restricted Boltzman Machine方法
（2）現有方法im
Hybird System/content-boosted system
Matrix completion
Ensemble methods
Deep neural network
主講人選用的是MF
技術路線
（1）核函數
（2）SVD
Trick：
（1）拆分Loss+不一樣權重
（2）Attention與推薦系統的類似之處是相關性空間的搜索，本質是找個性與共性
（3）統計學習方法，依然利用了圖論（computional graph）
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