找时间学习了一下论文：Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
该论文根据用户的行为在 item与item之间建立图。再根据Graph，使用random walk 算法生成sequence。
总共分为三个步骤：
1. 根据用户的行为在 item与item之间建立图，（需要提出一些over active user）
2. 使用random walk 算法生成sequence。
3. 利用word2vec学习每个item（node）的embedding（Baseline 版本）。
冷启动问题（cold start issue）
baseline的版本不能够解决cold start的问题。
为了解决cold start 问题，基于这个baseline版本，论文把其他的feature也放入到神经网络当中。
解决方案1：
SI 0 to n 都采用one-hot编码，然后每个SI（side information）都训练出一个embedding系列。
最后将所有的embedding做average sum。Hv为混合后的向量，再放入到神经网络中做训练。利用反向反馈训练参数。
解决方案2：
在解决方案1的基础上，每个feature的embedding计算出一个weight，但是本文中采用的矩阵A的size是（|V|*n）的，也就是每一个node都会有n个weight。计算量比较大，本文说用了100个GPU计算出来的。大厂真是有钱。这样weight sum 层之后，最后这个item的embedding变成了下面这个形式。
解决方案3：
应该将title的信息作为feature，放入embedding当中，个人觉得，这个做法可以参考CENE 那篇论文。
negative Sample training
negative sampling 采用word2vec的sample 方法。可以找batch里面与本node无关的点作为negative 数据。
φ是节点与embedding的映射函数。
实验部分的参数：1. skipgram 的context window=5，dimension=160，number of walks per node=20， length of random walk=10
应用：
这个淘宝的推荐系统是在ranking 之前挑选出candidates，并在Ranking系统中做排序，这个部分比较耗时，可以采用LSH来建索引，方便查找。
文章最后使用CTR来评估结果，CF对应base，CF是协同过滤算法。BGE是本文实现的第一个版本（baseline版本）。
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