深度协同过滤是一种将传统协同过滤与深度学习相结合以改进推荐系统的技术。协同过滤通过分析用户与项目之间的互动（例如电影评分或产品购买）来预测用户偏好。诸如矩阵分解之类的传统方法将用户和项目映射到较低维度的潜在向量中，并使用它们的点积来估计偏好。但是，这些方法难以处理稀疏数据和复杂模式。深度协同过滤通过使用神经网络来建模非线性关系并整合其他数据源来解决这些局限性。
核心思想是用神经网络替换传统协同过滤的部分内容。例如，神经网络不使用固定的点积，而是将用户和项目嵌入（数字表示）作为输入，并学习如何通过隐藏层组合它们。一个众所周知的实现是神经协同过滤 (NCF)，它使用多层感知器来建模用户和项目之间的交互。这使模型能够捕获复杂的模式，例如用户对某些类型的偏好如何与特定的电影属性交互。此外，深度协同过滤可以通过在将用户和项目嵌入输入网络之前将它们与嵌入连接起来，从而集成诸如用户人口统计信息或项目描述之类的附加信息。例如，电影推荐系统可以将用户嵌入与类型元数据组合以提高预测效果。
深度协同过滤在大型、真实的场景中特别有用。Netflix 或 Spotify 等平台使用此类模型来处理数百万的用户和项目，而传统方法可能会由于计算或可伸缩性约束而失败。通过利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，开发人员可以使用 GPU 加速有效地实现这些模型。典型的工作流程包括在历史互动数据上训练网络，针对 RMSE（均方根误差）或排名损失等指标进行优化。虽然比传统方法更具计算密集性，但深度协同过滤通常可以实现更高的准确性，尤其是在有辅助数据可用的情况下。它的灵活性使其能够适应从电子商务到内容平台的各种领域，在这些领域中，了解复杂的用户行为至关重要。