深度学习通过使其能够处理大规模数据中的复杂模式并改进个性化推荐，从而增强了现代推荐系统。协同过滤或矩阵分解等传统方法依赖于简单的线性模型，这些模型难以处理用户、物品和上下文特征之间的非线性关系。深度学习模型，例如神经网络，可以自动学习数据的分层表示，捕捉到更简单模型遗漏的复杂交互。例如，深度学习模型可以结合用户行为、物品元数据和时间信号（如一天中的时间）来比线性方法更准确地预测偏好。
卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 和 Transformer 等特定架构针对不同数据类型进行了定制。例如，CNN 可以处理电商推荐中的产品图片，而 Transformer 则擅长分析文本（如评论或描述）以理解物品语义。混合方法，例如 Google 的 Wide & Deep 模型，将深度学习与传统技术相结合，以平衡记忆（捕捉已知模式）和泛化（推断新模式）。Netflix 利用深度学习根据用户的观看历史个性化定制作品缩略图，展示了如何整合视觉和行为数据。这些模型通常依赖于嵌入层将高维数据（如用户 ID 或物品类别）压缩成密集向量，从而提高相似度计算的效率。
然而，深度学习也带来了挑战。训练大型神经网络需要大量的计算资源和标注数据，这些资源和数据并非总是可用。实时推理延迟可能成为需要即时推荐的系统（例如广告或新闻推送）的瓶颈。为了解决这个问题，像 YouTube 这样的公司采用了两阶段方法：轻量级的候选生成模型用于筛选物品，然后是更重的排序模型。此外，可解释性仍然是一个障碍——深度学习的“黑箱”性质使得调试为何会产生特定推荐变得更加困难。尽管存在这些权衡，但深度学习在处理多样化数据类型和随数据量扩展方面的灵活性使其成为现代推荐系统的基石。