word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法，但二者都是建立在“序列”样本（比如句子、推荐列表）的基础上的。而在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构。
参考材料，详细解读见链接。
深度学习中不得不学的Graph Embedding方法
1.经典的Graph Embedding方法——DeepWalk
归纳：DeepWalk是根据原始用户的用户行为序列，根据每一个用户的行为序列构建成“物品相关图”，之后采取随机游走的方式随机选择起始点，重新产生物品序列。
最后这些生成的物品序列输入word2vec模型中，最终生成物品的embedding。
2.DeepWalk的进一步改进——Node2vec
2016年，斯坦福大学在DeepWalk的基础上更进一步，通过调整随机游走权重的方法使graph embedding的结果在网络的同质性（homophily）和结构性（structural equivalence）中进行权衡权衡。
3.阿里的Graph Embedding方法EGES
2018年阿里公布了其在淘宝应用的Embedding方法EGES（Enhanced Graph Embedding with Side Information），其基本思想是在DeepWalk生成的graph embedding基础上引入补充信息。
如果单纯使用用户行为生成的物品相关图，固然可以生成物品的embedding，但是如果遇到新加入的物品，或者没有过多互动信息的长尾物品，推荐系统将出现严重的冷启动问题。为了使“冷启动”的商品获得“合理”的初始Embedding，阿里团队通过引入了更多补充信息来丰富Embedding信息的来源，从而使没有历史行为记录的商品获得Embedding。
生成Graph embedding的第一步是生成物品关系图，通过用户行为序列可以生成物品相关图，利用相同属性、相同类别等信息，也可以通过这些相似性建立物品之间的边，从而生成基于内容的knowledge graph。而基于knowledge graph生成的物品向量可以被称为补充信息（side information）embedding向量，当然，根据补充信息类别的不同，可以有多个side information embedding向量。
那么如何融合一个物品的多个embedding向量，使之形成物品最后的embedding呢？最简单的方法是在深度神经网络中加入average pooling层将不同embedding平均起来，阿里在此基础上进行了加强，对每个embedding加上了权重，如图7所示，对每类特征对应的Embedding向量，分别赋予了权重a0，a1…an。图中的Hidden Representation层就是对不同Embedding进行加权平均操作的层，得到加权平均后的Embedding向量后，再直接输入softmax层，这样通过梯度反向传播，就可以求的每个embedding的权重ai(i=0…n)。