神经网络是现代推荐系统的核心组成部分，因为它们擅长在大型、复杂的数据集中寻找模式，并对用户和项目之间错综复杂的关系进行建模。传统的推荐方法，例如协同过滤或矩阵分解，通常依赖于线性假设或手动特征工程，这在稀疏数据或细致的用户偏好方面会遇到困难。神经网络通过自动学习用户行为和项目特征的分层表示来解决这些限制。例如，神经网络中的嵌入层将用户和项目映射到共享潜在空间中的密集向量，从而捕获原始数据中不明显的相似性和交互。这使得系统即使对于历史交互数据有限的项目，也能预测用户偏好。
特定的神经架构是为不同的推荐场景量身定制的。深度神经网络 (DNN) 处理用户-项目交互和元数据（例如，用户人口统计、项目描述）以生成个性化推荐。例如，YouTube 使用 DNN 通过组合用户观看历史记录、搜索查询和视频特征来对视频进行排名。卷积神经网络 (CNN) 分析结构化数据，如图像或文本——想想根据视觉相似性推荐产品或解析评论以推断偏好。循环神经网络 (RNN) 处理顺序数据，例如根据收听历史记录预测播放列表中的下一首歌曲，Spotify 等服务会使用此方法。 混合方法，如自编码器，将稀疏的用户-项目交互矩阵压缩成密集的表示形式，从而改善对活动有限的用户的推荐。
神经网络在推荐系统中的优势包括可扩展性、对多样化数据类型的适应性以及改进的个性化。然而，它们需要仔细的设计——例如平衡模型复杂性和推理速度——以及大量的计算资源用于训练。例如，在数百万用户和项目上训练神经推荐器需要像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的分布式计算框架。 尽管存在这些挑战，神经网络使系统能够动态适应，例如根据最近的用户操作实时更新推荐。 通过结合嵌入、注意力机制和多任务学习，它们为构建强大的、数据驱动的推荐引擎提供了一个灵活的框架，在大多数现实场景中，这些引擎的性能优于传统方法。