导读：怎样刻画用户嵌入向量(user embedding)和物品嵌入向量(item embedding)之间的交互是在评分矩阵上面做协同滤波的关键问题。随着机器学习技术的发展，交互函数(interaction function)渐渐的由最初简单的矩阵内积，发展到现在复杂的结构化神经网络。本文介绍了第四范式研究组将自动化机器学习技术引入推荐系统中的一次尝试；特别地，将交互函数的设计建模成一个结构化神经网络问题，并使用神经网络搜索(neural architecture search)技术去设计数据