深度学习在推荐系统的应用我的理解一个是开始数据不多(冷启动状况)时的问题。

还有一种可能是这些数据特征(包括嵌入的)的学习方法，可解释性。新特征的学习方法较多依赖于语义分析。是否这些输入特征已包含足够多的信息可以用来作推荐？和旧模型如何合理地比较提升水平？深度学习在推荐系统如何使用更原始的特征而不借助于其他模型的帮助？还是说这种融合模型是一种效果不错，性价比高的方案？