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什么是深度学习推荐系统？蓝海大脑深度学习液冷服务器研究人员表示：
推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、维稳搜索历史记录、人口统计信息和其他因素。推荐系统非常有用，因为它们可以帮助用户了解自己无法自行找到的产品和服务。
推荐系统经过训练，可使用收集的交互数据了解用户和产品偏好、之前的决策和特征。其中包括展示、点击、喜欢和购买。推荐系统由于能够高度个性化地预测消费者兴趣和需求，因此受到内容和产品提供商的喜爱。从书籍、视频、健康课程到服装，它们都可以促使消费者选择其感兴趣的任何产品或服务。
深度学习推荐系统类型有哪些？蓝海大脑深度学习水冷工作站研究人员表示：
虽然有许多推荐算法和技术，但大多数都属于以下广泛类别：协作过滤、内容过滤和上下文过滤。
协作过滤算法根据许多用户的偏好信息（这是协作部分）推荐物品（这是过滤部分）。此方法使用用户偏好行为的相似性，并鉴于用户与物品之间的之前交互，推荐算法便可以学会预测未来交互。这些推荐系统基于用户过去的行为构建模型，例如之前购买的物品或给予这些物品的评分以及其他用户的类似决策。相关理念在于，如果有些人过去也做出过类似的决策和购买，比如电影选择，那么他们很有可能会同意未来的其他选择。例如，如果协作过滤推荐系统了解您和另一个用户在电影中有着相似的品味，它可能会向您推荐一部其了解的其他用户已经喜欢的电影。
相比之下，内容过滤则使用物品的属性或特征（这是内容部分）来推荐类似于用户偏好的其他物品。此方法基于物品和用户特征的相似性，并鉴于用户及其与之交互过的物品的信息（例如，用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价），来模拟新互动的可能性。例如，如果内容过滤推荐系统了解到您喜欢电影《电子情书》和《西雅图夜未眠》，它可能会向您推荐另一部相同类别和/或演员阵容的电影，例如《跳火山的人》。
混合推荐系统结合了上述类型系统的优势，以便创建更全面的推荐系统。
上下文过滤包括推荐过程中用户的背景信息。Netflix 在 NVIDIA GTC 大会上提出，将推荐内容框定为上下文序列预测，以便作出更好的推荐。此方法使用一系列上下文用户操作和当前上下文来预测下一个操作的概率。在 Netflix 示例中，鉴于每位用户的序列（用户在观看电影时的国家/地区、设备、日期和时间），他们训练出一个模型，来预测用户接下来要观看的内容。
推荐系统有什么危害？这是一个非常好的问题，在当前很多大型互联网平台都在纷纷使用推荐系统的大背景下，了解推荐系统的优缺点也是有必要的，普通人在了解推荐系统的过程中，也可以根据自身的需要来“训练”推荐系统，以便于让推荐系统更好地运转。
说到推荐系统的定义，很多人在不同的角度会给出不同的定义（认知），总的来说，推荐系统是为用户来进行信息定位的，或者说为用户在海量信息当中找出“潜在的”价值含量比较高的信息。从这个角度来看，推荐系统的意义是非常积极的，在当前的互联网、大数据时代，推荐系统的作用也会越来越明显。
推荐系统既然有好处，也自然会有一些负面作用，而这些负面作用体现在以下几个方面：
第一：利用推荐系统“杀熟” 。推荐系统本身是比如容易了解用户的信息需求动向的，根据用户的网络流量数据，推荐系统也能够掌握用户的很多习惯，以及一些需求方面的细微变化，如果推荐系统根据这些用户的信息进行“杀熟” ，本身还是比较容易实现的，这也可以看成是推荐系统一个比较大的潜在风险。
第二：为用户构建认知“壁垒” 。推荐系统在某种程度上改变了用户获取信息的方式，很多本来有机会出现在用户视野当中的信息，很有可能会被推荐系统过滤掉，这实际上也会为用户构建起一个隐形的“信息壁垒” ，对于用户来说，推荐系统就像给用户“吃糖丸”一样，用户得到的永远是用户喜欢的信息，而不一定就是用户真正需要的信息。而要想打破这个壁垒，一种比较有效的方式就是通过自己的搜索行为来影响推荐系统。

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