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推荐算法基础：深度学习在推荐系统中的应用

在上一节中，我们介绍了推荐系统的基本概念和传统推荐算法，包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐方法。这些方法在一定程度上能够满足用户的需求，但在处理大规模数据和复杂用户行为时，其性能和准确性仍存在局限。为此，本节将重点探讨深度学习在推荐系统中的应用，介绍如何利用深度学习技术来提高推荐系统的性能和用户体验。

深度学习在推荐系统中的优势

深度学习技术通过多层神经网络模型，能够学习到数据中的复杂特征和模式，从而在推荐系统中表现出以下优势：

处理高维稀疏数据：用户行为数据通常是高维稀疏的，深度学习可以通过嵌入层（Embe