以附加边信息的推荐系统为视角的综述文章《Research Commentary on Recommendations with Side Information: A Survey and Research Directions》，相比于前者主要聚焦在协同过滤技术上利用边信息，而这篇文章更细粒度的介绍了目前利用边信息的推荐模型所用到的技术（基于内容、协同过滤、隐因子模型、表示学习和深度学习技术），以及更细化对于边信息的分类（结构信息与非结构信息），可以通过该文了解主流以及前沿的推荐算法，无聊的时
深度学习理论是当下研究的热点之一。最近来自UIUC计算机助理教授Sun Ruoyu撰写一篇深度学习最优化理论和算法的综述论文，共60页257篇文献，概述了神经网络的优化算法和训练理论《Optimization for deep learning: theory and algorithms》，并得到众多大佬的推荐，比如模仿学习带头人加州理工Yisong Yue，欢迎大家阅览，需要一番数学理论功底，方能扛过。
