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深度学习在实时推荐系统中的应用

1.深度学习的基本概念

1.1深度学习的定义

深度学习是机器学习的一个分支，主要通过多层神经网络模型来学习数据的复杂表示。相较于传统的机器学习方法，深度学习模型能够自动从原始数据中提取高层次的特征，从而在许多任务上取得了显著的效果。在推荐系统中，深度学习被广泛应用于用户行为预测、内容表示学习和个性化推荐等方面。

1.2深度学习的优势

深度学习在推荐系统中的应用主要有以下几点优势：

自动特征学习：深度学习模型能够从大量的原始数据中自动学习到有用的特征，而不需要人工设计特征。

处理高维稀疏数据：推荐系统中的用户-物品矩阵