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推荐系统前沿技术
深度学习在推荐系统中的应用
深度学习技术在推荐系统领域取得了显著的成果，尤其是在处理大规模数据和复杂用户行为方面。深度学习模型通过多层神经网络来学习用户和物品之间的隐含关系，从而提供更准确的个性化推荐。本节将详细介绍深度学习在推荐系统中的应用，包括常见的深度学习模型、数据预处理方法、模型训练和优化技巧等。
常见的深度学习推荐模型
1.基于矩阵分解的深度学习模型
矩阵分解是推荐系统中最常用的技术之一，它通过将用户-物品交互矩阵分解为两个低维矩阵来捕获用户和物品的隐含特征。深度学习可以进一步提升这一过程，通过神经网络来学习更复杂的特征表示
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