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。
DeepWalk算法是在KDD2014中提出的算法，最初应用在图表示（Graph Embedding）方向，由于在推荐系统中，用户的行为数据固然的可以表示成图的形式，因此DeepWalk算法也常被用于推荐系统中的item embedding的计算。
