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深度学习在推荐系统中的应用
在推荐系统中，深度学习技术的应用已经成为提高推荐效果的重要手段之一。传统的推荐系统方法，如协同过滤、基于内容的推荐和混合推荐，虽然在某些场景下表现良好，但它们在处理稀疏数据、冷启动问题和动态用户行为等方面存在一定的局限性。深度学习技术通过其强大的特征学习能力，可以显著提升推荐系统的性能，尤其是在处理大规模和高维数据时。
1.深度学习基础
在深入讨论深度学习在推荐系统中的应用之前，我们首先回顾一下深度学习的基本概念和原理。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，它通过学习数据的复杂表示来提高模型的预测能力。神经网络由多个
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