《Session-based recommendations with recurrent neural networks》首次提出将RNN方法应用于Session-based Recommendation。文章中提到当前主流的基于因子分解的模型或者基于邻域的模型很难对整个Session建模，得益于序列化建模算法的发展，使得基于Session的推荐模型成为可能，针对具体的任务，文章中设计了模型的训练以及ranking loss
Behavior Sequence Transformer（BST）算法是由阿里在2019年提出的算法，应用于淘宝推荐中的ranking阶段。在目前的推荐系统中，主流的深度学习方案，如WDL，并没有充分利用用户的行为序列（User's Behavior Sequence），在BST算法中，利用Transformer充分挖掘用户的行为序列，实现对用户行为序列的建模。
GES和EGES是阿里在2018年提出的两个基于Graph Embedding的算法，其中GES全称为Graph Embedding with Side Information，EGES全称为Enhanced Graph Embedding with Side Information。为了解决冷启动的问题，GES和EGES在计算item embedding的过程中引入了side information。
循环神经网络RNN存在长距离依赖的问题，长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络便是为了解决RNN中存在的梯度爆炸的问题而提出。在LSTM网络中，主要依靠引入“门”机制来控制信息的传播。
