元論文

参考論文

12個のアルゴリズムを比較（non-neuralが6個、neural系が6個）。
non-neuralメソッドはnearest neighborベースの手法がメイン。あとはco-occuranceだったり、マルコフモデルだったり。
neuralメソッドはRNN+αのものが多い印象。

session-based recommendationという設定（今のセッションしか分からない）では、シンプルなnon-neuralメソッドの方が概して良い。
scalabilityや説明のしやすさを考えると、シンプルな手法の良さが際立つ。
neuralメソッドの方は多分設定に合ったモデルが今の所考案できてないんだろうな。
より最新のモデルが良いパフォーマンスを示すわけではない。