PAGE1

PAGE1

深度学习在内容推荐中的应用案例

在上一节中，我们已经介绍了内容推荐系统的基本概念和传统推荐方法。本节将详细介绍深度学习在内容推荐中的应用案例，通过具体的例子和代码来展示如何利用深度学习技术提升推荐系统的性能和效果。

1.基于深度神经网络的协同过滤

1.1原理

基于深度神经网络的协同过滤是一种利用深度学习模型来捕捉用户和物品之间的复杂交互关系的方法。传统的协同过滤方法主要依赖于用户-物品评分矩阵，通过矩阵分解或其他方法来预测用户对未评分物品的评分。然而，这些方法在处理高维稀疏数据时效果不佳，且无法捕捉到用户和物品之间的非线性关系。

深度神经网络协同过滤