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深度學習在推薦系統中有很多應用，其中包括但不限于以下幾個方面：
特征學習：深度學習可以幫助推薦系統學習用戶和物品的特征表示，提高推薦系統的表達能力和泛化能力。
推薦模型：深度學習可以用來構建推薦系統的模型，如基于深度神經網絡的協同過濾模型、embedding-based模型等。
推薦排序：深度學習可以用來學習用戶和物品之間的關系，幫助推薦系統進行個性化推薦排序。
多模態推薦：深度學習可以處理多種類型的數據，如文本、圖像、視頻等，可以幫助推薦系統實現多模態推薦。
強化學習：深度學習可以結合強化學習來優化推薦系統的決策策略，提高推薦系統的長期累積回報。
總的來說，深度學習在推薦系統中的應用可以幫助提高推薦系統的準確性、效率和個性化程度，從而提升用戶體驗和推薦系統的商業價值。
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