本文章主要对基于深度学习的推荐模型进行总结，传统推荐算法例如矩阵分解MF，逻辑回归LR、FM、LS-PLM等不再赘述，但这些模型毕竟是推荐算法的鼻祖，其推荐原理值得研究。在随着神经网络的出现和应用，深度学习的处理复杂特征的优势和将特征工程模型化能力显著等这些优势逐渐让之前的推荐模型黯然失色，所以本部分的笔记将会主要以深度学习模型展开，如果涉及到传统推荐模型也会进行少量的阐述； 本文章主要对基于深度学习的推荐模型进行总结，传统推荐算法例如矩阵分解MF，
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推荐模型之深度学习总结《个人笔记》_田宝_实时推荐模型
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