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　　所以当一个新的用户到来时，第二项的特征是没有，相当于仅用用户的画像等静态特征来解决新用户的预测问题。当一个新资讯时，也是同样的道理。静态特征如搜集到的用户的年龄、性别、地域等基础属性，以及从其他途径获取的如在相似产品上的行为、其他场景上的历史信息等，还有资讯的类目、主题等。而动态特征如用户在Yahoo Today上的各种阅读、点击、评分以及加工出来的某条资讯、某类资讯分时间段的各种统计值等。有了预测分s，和真实的label (比如用户是否点击一个资讯r(i,j))做个比较就能得到机器学习训练时的反馈信息。本文优化目标是基于贝叶斯理论推导出来的最大化后验概率(maximum-a-posteriori, MAP)，而优化方法则采用熟知的梯度下降法(gradient-descent, GD)。

　　微软还发表了《A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems》，文章提出了一种有趣的得到user vector的方法，这是一个典型的multi-view learning的方法。现在很多公司都不仅仅只有一个产品，而是有多个产品线。比如微软可能就有搜索、新闻、appstore、xbox等产品，如果将用户在这些产品上的行为（反馈）统一在一起训练一个深度学习网络，就能很好的解决单个产品上（用户）冷启动、稀疏等问题。具体网络结构如下，总体的优化目标是保证在所有视图上user和正向反馈的item的相似度大于随机选取的无反馈或者负向反馈的相似度，并且越大越好。用数学公式形式化出来是：