本文考虑了session 中的物品表征同其他session表征之间的相似度（表征之间的相似度计算），并用所谓相似的sessions表征来enrich当前item的表征（协同表征？）。最后将绘画中的所有物品的静态表征和通过上述过程得到的动态表征有机融合到一起，做最后的预测。

存在一个问题是，文中的session表征是怎么得到的，学习的？那么，一个新的session怎么办？重新train一遍model？用上一时刻的session表征当作当前session表征初始化？