盘点! 深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法 (下)

作者：Microstrong将门好声音第58期Embedding，中文直译为“嵌入”，也可以被译为“向量化”或者“向量映射”。形式上来说，Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，一个商品，或是一个电影。作为深度学习的“基本核心操作”，Embedding技术已经在深度学习推荐系统中被广泛应用，在Youtube、Airbnb等各类推荐系统中都有涉及。更多Embedding技术，可以参考往期文章：深度学习推荐系统中各类流行的Embedding方法 (上)。1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时 ………………………………