characteristic：
1、Tracking user
2、personliza
3、面对的问题类似于分形学+混沌学（以有观无+窥一管而知全貌）
4、Data：high-volume、sparse
方法：
（1）传统方法
MF：matrix factorization
RBM：Restricted Boltzman Machine
（2）现有方法
Hybird System/content-boosted system
Matrix completion
Ensemble methods
Deep neural network
主讲人选用的是MF
技术路线
（1）核函数
（2）SVD
Trick：
（1）拆分Loss+不同权重
（2）Attention与推荐系统的相似之处是相关性空间的搜索，本质是找个性与共性
（3）统计学习方法，依然利用了图论（computional graph）
A smooth collaborative recommender system 推荐系统-浅显了解
原文：https://www.cnblogs.com/Riesling95/p/10864534.html