推荐排序神经网络输入embedding的预训练----Item2Vec(ItemCF,UserCF)

2016年的论文：Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本，并按照item的频率分布进行负样本采样，缺点是相似度的计算还只是利用到了item共现信息，1).忽略了user行为序列信息; 2).没有建模用户对不同item的喜欢程度高低。

Skipgram + Negative Sampling:

是中心词，是上下文词，是负例样本。极大化似然函数，后面转成极小化负对数似然（和交叉熵损失函数一样）

最后表示embedding可以有3种方式：1. 用；2.用；3.用concatenate: 

 

同理，UserCF可以把item被访问的用户序列视为一个集合，user间的共现为正样本；