重排05：DPP 多样性算法（下）
行列式点过程 (determinantal point process, DPP) 是一种经典的机器学习方法，在 1970's 年代提出，在 2000 年之后有快速的发展。DPP 是目前推荐系统重排多样性公认的最好方法。
这节课介绍DPP及其再推荐系统重排中的应用。求解DPP是比较困难的，需要计算行列式很多次，而计算行列式需要矩阵分解，代价很大。这节课介绍Hulu论文中的算法，可以用较小的代价求解DPP。
参考文献：
Chen et al. Fast greedy map inference for determinantal point process to improve recommendation diversity. In NIPS, 2018.
课件和讲义：
https://github.com/wangshusen/Recomme...