本文是基于session的，利用主题模型学出不同session的主题分布（隐式）；

利用session的主题分布计算出目标session的邻居session（利用主题向量进行计算）；

目标session中的物品可以构造graph；目标session+邻居中的物品可以一起构造hypergraph；

以上两个graph可以分别表征item，然后融合到一起

最后利用融合后的item表征，进一步推导目标session表征，最后基于session表征和物品表征之间的关系，做物品推荐。