深度学习推荐系统教程 🧠

推荐系统是人工智能在互联网领域的重要应用，深度学习技术的引入极大地提升了推荐效果。以下是核心知识点：

1. 基础概念

推荐系统通过分析用户行为数据，预测兴趣偏好。深度学习模型（如神经网络）能捕捉复杂特征，常用于：

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• ⭐ 电商平台个性化推荐
• ⭐ 新闻资讯分发

2. 关键技术

• 协同过滤：基于用户-物品交互矩阵（协同过滤_算法）
• 嵌入表示：将用户/物品映射到低维向量空间（用户嵌入_表示）
• 序列建模：利用用户点击序列预测偏好（序列建模_LSTM）

3. 实践框架

建议从以下路径深入学习：

• 推荐系统实战教程
• 深度学习框架对比

4. 扩展方向

• 💡 多任务学习（多任务学习_推荐）
• 🔄 模型蒸馏（模型蒸馏_技术）
• 📈 A/B测试方法（A_B测试_策略）

如需了解具体实现代码示例，请访问 深度学习推荐系统代码库。