智能推荐系统：深度学习推荐模型all.docx
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深度学习推荐模型的原理
深度学习推荐模型是基于神经网络的推荐系统，它们通过学习用户和物品之间的复杂交互关系来生成高质量的推荐。这些模型能够捕捉非线性特征和深层次的模式，从而提高推荐的准确性和个性化程度。与传统的基于内容的推荐系统和协同过滤推荐系统相比，深度学习推荐模型能够处理大规模、高维、稀疏的数据，并且在处理复杂的用户行为和偏好时表现出更强的能力。
1.基本架构
深度学习推荐模型的基本架构通常包括以下几个部分：
输入层：输入层接收用户和物品的特征数据。这些特征可以是用户的历史行为、物品的属性信息等。
嵌入层（EmbeddingLayer）：嵌入层将
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