PAGE1

PAGE1

深度学习推荐系统的实践与部署

1.深度学习推荐系统概述

1.1深度学习推荐系统的基本架构

深度学习推荐系统（DeepLearningRecommenderSystem,DLRS）是利用深度学习技术来提升推荐系统性能的一种方法。深度学习通过多层神经网络模型，能够自动学习和提取用户和物品之间的复杂特征，从而提高推荐的准确性和个性化程度。DLRS的基本架构通常包括以下几个部分：

数据处理层：负责对原始数据进行预处理，如特征提取、数据清洗、数据标准化等。

模型构建层：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建推荐模型，常见的模型包