第9章　嵌入方法在推荐系统中的应用

第6章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩阵和标的物特征矩阵的乘积，最终将用户和标的物嵌入到低维向量空间中，它使用用户特征向量和标的物特征向量的内积来计算用户对标的物的偏好得分。

Word2vec也是一类嵌入方法，通过构建双层神经网络模型，将词嵌入低维向量空间，词向量保持了词的句法和语义关系，可以解决各类语言学问题。自从2013年Google的研究团队发明Word2vec算法后，Word2vec在机器学习领域得到大规模使用，在NLP、推荐、搜索等领域产生了深远的影响。

本章主要讲解嵌入方法在推荐系统上的应用，上面提到的矩阵分解和Word2vec两类算法是推荐系统嵌入方法的核心思想来源，下面讲到的很多嵌入方法思路都来源于此。

本章会先简单介绍嵌入方法，然后从嵌入方法应用于推荐系统的一般思路、几种用于推荐系统的嵌入方法的算法原理介绍、嵌入方法在推荐系统中的应用案例介绍、利用嵌入方法解决冷启动等4部分来讲解嵌入方法。希望通过本章的学习，读者可以很好地理解嵌入方法的思想、原理、价值，以及典型的嵌入方法在推荐系统上的应用案例，最终能够将嵌入方法应用到具体的推荐业务上。