Deep Matrix Factorization Models for Recommender Systems
Introduction
矩阵分解的方法在推荐算法中是目前效果比较好的，本篇论文用深度学习的方法去做矩阵分解，因为矩阵分解是线性的分解关系，引入激活函数做多层计算后可以有非线性的特性，分解后的矩阵可能拟合程度更好。
本篇论文主要有以下几点：
提出了一种基于深度学习的矩阵分解方法，不仅使用了明确打分信息(explicit ratings)，还用到了一些没有明确信息的反馈(non-prefere
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