推荐系统里的公开数据集，如diginetica，里面有商品种类信息的，但为什么很少有论文用这个信息？

做session-based recommendation的有一些用这个数据集的，一般session-based recommendation常用的数据集有两个 Yoochoose 和 Diginetica, 但Diginetica上的结果没有另一个数据集那么高，

个人认为哈，用的少有可能就是深度学习模型在这个数据集上的表现没有那么好······

我没找到diginetica的详细说明·······

使用diginetica作为数据集的session-based recommendation 论文有：

CIKM2017, Neural Attentive Session-based Recommendation

KDD2018, STAMP: ShortTerm Attention/Memory Priority Model for Session-based Recommendation

CIKM2019, Rethinking the Item Order in Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

ICDM2019, Session-Based Recommendation with Local Invariance

AAAI2019, Session-based recommendation with graph neural networks

AAAI2019, RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine

for Session-Based Recommendation

等