《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》学习笔记
基于深度学习的推荐算法实现（以MovieLens 1M数据 为例）
重磅|推荐系统顶会RecSys2018最佳论文奖出炉！因果嵌入推荐与用户研究成为焦点
Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
movielens预处理后的数据在'F:/JupyterNotebook/201810/movie_recommender-master/preprocess.p'
读取处理好的数据直接用：
title_count, title_set, genres2int, features, targets_values, ratings, users, movies, data, movies_orig, users_orig = pickle.load(open('preprocess.p', mode='rb'))
端到端的解释说明：系统中不再有独立的声学模型、发音词典、语言模型等模块，从输入端（语音波形或特征序列）到输出端（单词或字符序列）直接用一个神经网络相连，让这个神经网络来承担原先所有模块的功能。
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