手法
ユーザの評価したアイテム集合にノイズを載せ，それを復元する AutoEncoder (AE) を学習する．
その際，入力層にユーザ固有のノードを1つ追加し，その上で全隠れ層に対してユーザノードから(ユーザ固有の)重みを持った枝を張る．
これがただのAEによる推薦と違う，とのこと．
あとは損失関数をpointwiseにするかpairwiseにするかとか提案されている．
読解力が極端に悪いせいなのか，えらくシンプルな論文だった．
実験の章，3つのデータセットで試したはずの実験が2つの結果の表しか掲載されていないことだけがよくわからない．
