基于深度学习的推荐系统研究综述

深度学习技术在推荐系统中的应用越来越受到关注。本文旨在对基于深度学习的推荐系统进行综述，包括常用的深度学习技术以及它们在推荐系统中的应用。同时，本文还将给出具体的代码示例，帮助读者深入理解和实现。

一、常用的深度学习技术

1.卷积神经网络（CNN）

CNN是一种经典的深度学习网络，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在推荐系统中，CNN通常用于处理用户和商品的图片信息，以提高推荐的准确性。CNN的主要思想是通过卷积层、池化层和全连接层等组成，其特点是能够自动提取高级的特征表示，从而较好地处理图像。

2.循环神经网络（RNN）

RNN是一种能够处理序列数据的深度学习网络。在推荐系统中，RNN通常用于分析用户历史行为序列和商品属性序列等，以预测用户的兴趣和推荐商品。RNN的主要思想是通过对时间序列进行建模，将过去的信息传递到未来，从而获得更好的推荐效果。

3.深度自编码器（DAE）

DAE是一种基于无监督学习的深度学习技术，主要用于降维和特征学习。在推荐系统中，DAE通常用于学习用户和商品的低维度表示，以捕捉隐含的潜在特征和相似度。DAE的主要思想是将输入数据编码为更小的维度表示，然后再通过解码器进行还原。

二、基于深度学习的推荐系统应用

1.基于视频推荐的深度卷积神经网络模型

Kang等人提出了一种基于深度卷积神经网络的视频推荐模型