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深度学习与自然语言处理在推荐系统中的结合

在上一节中，我们介绍了推荐系统的基本概念和传统推荐方法，包括协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐系统。这些方法在处理用户行为数据和内容数据方面取得了显著的成效，但在处理大规模、高维度的数据时，仍然面临一些挑战。本节将探讨如何将深度学习和自然语言处理技术结合起来，以提升推荐系统的性能和用户体验。

深度学习技术在推荐系统中的应用

深度学习技术在推荐系统中的应用主要体现在以下几个方面：

特征学习：深度学习模型能够从原始数据中自动学习高层次的特征表示，这些特征通常比手动设计的特征更具表达力和鲁棒性。

用户和物品的嵌入：通过