Что такое item2vec и чем эмбеддинги из последовательностей отличаются от матричной факторизации?

item2vec — это word2vec, где предложение — это сессия пользователя, а слово — объект. Модель учит вектора так, чтобы объекты, встречающиеся рядом в одной сессии, оказывались рядом в пространстве. Отличие от матричной факторизации принципиальное: факторизация видит множество взаимодействий пользователя без порядка, а item2vec работает с окном по последовательности и потому улавливает соседство во времени: что смотрят подряд, что покупают вместе за один заход. Практическое следствие — item2vec заметно лучше для сессионных и сопутствующих рекомендаций, а факторизация — для долгосрочного вкуса.