深度学习通过更有效地建模用户行为和项目特征中的复杂模式来改进推荐系统，胜过传统方法。与依赖于更简单的线性关系的协同过滤或矩阵分解不同，深度神经网络可以捕获用户、项目和上下文特征之间的非线性交互。例如，用户对电影的偏好可能不仅取决于类型，还取决于诸如节奏、对话风格甚至视觉美学等更微妙的因素。深度学习模型自动从原始数据中学习这些高阶关系，减少了手动特征工程的需求。这种灵活性允许推荐系统在统一框架中处理各种数据类型，例如文本、图像或顺序交互。
深度学习的一个关键优势是其处理非结构化数据的能力。例如，卷积神经网络 (CNN) 可以分析产品的图像以推荐视觉上相似的项目，而循环神经网络 (RNN) 或 transformers 可以对用户交互序列（例如，点击流或观看历史）进行建模以预测下一步操作。这些模型中的嵌入层将用户和项目映射到密集向量表示，从而捕获难以手动定义的潜在相似性。YouTube 和 Netflix 等平台使用深度学习从视频缩略图、标题或观看模式生成嵌入，这些嵌入会馈送到推荐算法中。此外，Wide & Deep 网络等架构结合了记忆（学习显式模式）和泛化（推断未见关系），从而平衡了准确性和覆盖率。
深度学习还通过结合上下文和时间信号来改善个性化。例如，基于 transformer 的模型可以根据时间（例如，最近的观看与较旧的观看）不同地权衡过去交互的重要性。注意力机制有助于关注相关的用户行为，例如优先考虑用户重复点击恐怖电影而不是单个异常值。实时推荐受益于像双塔网络这样的模型，这些模型分别计算用户和项目嵌入，以便从大型目录中高效检索。这些技术比传统方法更好地扩展，因为深度学习框架（例如，TensorFlow、PyTorch）优化了分布式训练和推理。通过在单个管道中统一数据处理、特征学习和预测，深度学习降低了系统复杂性，同时提高了推荐质量和响应能力。