《Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering》
背景
协同过滤 (Collaborative Filtering)是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。
摘要
item embedding 目标是使item之间有相似性，
本文的方法，可以在没有用户信息的时候，得到item-to-item的相似性
方法
建模每个用户对item的行为，即基于用户已点击的item，预测下一个点击的item。
实验
baseline方法是SVD
数据集
用的两个数据集，是有用户行为信息的
