深度学习推荐系统是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它通过机器学习算法，从海量数据中挖掘用户兴趣，并为其推荐个性化的内容。以下是一些关于深度学习推荐系统的基本概念和常用技术。
常用技术
- 协同过滤：基于用户和物品的相似度进行推荐。
- 内容推荐：根据物品的属性进行推荐。
- 混合推荐：结合协同过滤和内容推荐进行推荐。
应用场景
深度学习推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、视频网站等领域，如：
- 电子商务：为用户推荐商品。
- 社交媒体：为用户推荐感兴趣的内容。
- 视频网站：为用户推荐视频。
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