深度CTR之Graph Embedding：阿里电商推荐中亿级商品的Graph Embedding
介绍 阿里巴巴团队发表于KDD 2018，阿里的推荐系统是按照matching + ranking的两步策略，本文解决的是matching阶段的问题，即商品召回阶段的问题。 paper中说到taobao的推荐系统主要面临了3个主要问题： 可扩展性：十亿用户，二十亿商品的量级； 稀疏性：有些用户和商品之间的交互信息特别少，导致无法精确的训练推荐模型； 冷启动：新商品的冷启动问题，taobao上每小时
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