搜索推荐中的召回匹配模型综述(二)：基于表示学习的深度学习方法

“ 本文是搜索推荐中的召回匹配模型综述系列的第二篇，上一篇为搜索推荐中的召回匹配模型综述(一)--传统方法。 本文主要介绍了搜索推荐中基于representation learning的深度学习方法，包括基于协同过滤的方法(DMF,autoRec,协同降噪自编码器等)以及基于协同过滤+sideinfo的方法(DCF,DUIF,ACF,CKB)，并说明上述方法的结构范式和应用领域。” 作者：辛俊波

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