搜索推薦中的召回匹配模型綜述(二)：基於表示學習的深度學習方法

「 本文是搜索推薦中的召回匹配模型綜述系列的第二篇，上一篇爲搜索推薦中的召回匹配模型綜述(一)--傳統方法。 本文主要介紹了搜索推薦中基於representation learning的深度學習方法，包括基於協同過濾的方法(DMF,autoRec,協同降噪自編碼器等)以及基於協同過濾+sideinfo的方法(DCF,DUIF,ACF,CKB)，並說明上述方法的結構範式和應用領域。」 作者：辛俊波

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