在召回向量中，大多数文章是行文序列建立单一向量表示user的兴趣，这篇文章对用户的行为序列生产多个向量以表示用户的多个兴趣表征，引入了胶囊网络，将胶囊网络的动态路由算法引入到了用户的多兴趣建模上，从而大大的提高了用户的行为表征能力。
解释：这里有两个函数 fuser 和 fitem，分别代表着用户的映射与物品的映射。在User的所有兴趣向量挨个与Item的向量进行内积，从所有的内积结果中挑出最大的得分作为最终的得分。
那么首先看一下如何生成多兴趣表征
在loss设计中，对于user的多兴趣向量整合。这里的p是超参数。当p趋于无穷大的时候，实际上就相当于只使用与目标商品向量点积最大的用户兴趣向量，可以理解是每次只激活一个兴趣向量。
Age is a matter of the mind; if you do not mind, it doesn...
不会可以学，该来的总会来，该面对的总要面对，如果失败了，那也是我自找的，所以每天告诉自己乐观点，再多努力一点，别瞎...
谢谢你 走进了我的世界 为我带来了许多改变 过去 你给我带了一位朋友 一罐罐百威 ...
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我事先把过程在脑中过一遍，这样我就不是第一次面对了 --mj 我并不是无所畏惧，我当然害怕，我只是知道我必须做到 ...
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A positive mind finds a way it can be done;A negtive mind...
Now it seems that my mind has changed to an english mind....
本文标题：MIND
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