深度学习在推荐系统中有很多应用，其中包括但不限于以下几个方面：
特征学习：深度学习可以帮助推荐系统学习用户和物品的特征表示，提高推荐系统的表达能力和泛化能力。
推荐模型：深度学习可以用来构建推荐系统的模型，如基于深度神经网络的协同过滤模型、embedding-based模型等。
推荐排序：深度学习可以用来学习用户和物品之间的关系，帮助推荐系统进行个性化推荐排序。
多模态推荐：深度学习可以处理多种类型的数据，如文本、图像、视频等，可以帮助推荐系统实现多模态推荐。
强化学习：深度学习可以结合强化学习来优化推荐系统的决策策略，提高推荐系统的长期累积回报。
总的来说，深度学习在推荐系统中的应用可以帮助提高推荐系统的准确性、效率和个性化程度，从而提升用户体验和推荐系统的商业价值。
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