近年来随着深度学习技术的迅猛发展基于神经网络的推荐算法得到了广泛应用。这类方法本质上仍依赖用户或物品之间的相似性但与传统的推荐方法不同深度神经网络具有更强大的学习能力能够挖掘数据中的深层次关联从而更精准地捕捉用户的潜在兴趣提供更符合个性化需求的推荐结果。推荐算法基本原理。上当用户购买手机时系统就会把耳机推荐给用户因为耳机和手机具有某种使用上的相似性或关联性。下如果两个人都购买了相同的物品衣裤和帽子则认为这两个人具有相似性当其中一个人购买皮鞋时就把该皮鞋推荐给另一个人。该方法将用户或物品映射到一个高维向量空间中在这个空间中相似的用户或物品会被置于彼此接近的位置而不相似的则相距较远。这些高维向量被称为“用户向量”或“物品向量”。通过计算这些向量之间的相似性系统能够为用户生成个性化的推荐列表。