我想为树中组织的项目开发一个推荐系统（可能是混合的，基于用户的和基于特征的）（有类别，划分为子类别，划分为子子类别）。树枝有不同的深度。一个项目与这棵树的一个唯一节点相关联，它可以在任何级别。这棵树有大约 100 个节点，它可能是我拥有的关于我的项目的最重要的信息。

这是我到目前为止发现的：

• 这是一个非常经典的情况（任何商店都将其产品组织在“电子产品”/“布料”/...等类别以及“手机”/“PC”/...等子类别中）但我惊讶地发现关于它的信息非常有限（但我可能使用了非最佳关键字）。
• 有一些关于图表的工作（可能是一个类似于“树”的术语），但它似乎是一个不同的问题（例如，在 Facebook 中相互联系的人的图表）
• 这是一个 4 年前的消息，其中包含一个关于矩阵分解的答案，它并没有真正帮助我（我可能不明白）：我应该将哪些算法用于使用图形数据库的推荐系统？
• 这是阿里巴巴的出版物，其中树似乎仅用于将问题“分解”成更小的部分：https ://medium.com/@alitech_2017/improving-recommender-system-with-tree-based-deep-型号-e69f4a32d014

你有什么建议吗？

谢谢