BERT4Rec：知道用户的播放（购买、点击、...)序列 item1, item2, item3，预测下一个播放的item问题。

BERT4Rec就是把BERT用在推荐系统中，知道用户的播放（购买、点击、...)序列 item1, item2, item3，预测下一个播放的item问题。训练的时候使用Mask LM任务使用海量用户行为序列进行训练，模型评估时将序列的最后一个item进行masked，预测的时候在序列的最后插入一个“[mask]”，然后用“[mask]”增强后的embedding预测用户接下来会观看哪个item。整体来说，该篇论文为BERT在推荐系统领域的工业界落地提供了强有力的指导说明，但在推荐系统领域的学术界来说创新性就显得不是很大。

BERT4Rec对于实际工作，可以成为一个思路上的参考，对于具体的算法落地我提出两点思考：

BERT的训练和预测耗时耗资源，如何提高BERT的在线服务能力？这里腾讯开源了一个叫TurboTransformers的工具，对Transformer推理过程起到了加速作用，让线上推理引擎变得更加强大。开源地址：https://github.com/Tencent/TurboTransformers
论文中没有使用物品、用户属性和场景的信息，只使用了行为信息，如何把额外的信息加入模型是值得重点探索的。

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