用两个不同的神经网络分别学习Neural Item Embedding （item与item之间的关系，同时出现的概率）and Discriminative Behaviors Learning（把用户其他的用户行为，如点击等融合进神经网络进行学习。）

神经网络信息大融合，再确定next item embedding。