深度学习推荐系统
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推荐模型通过对用户特征、物品特征、用户-物品历史交互行为等数据的分析，为用户推荐可能感兴趣的内容、商品或者广告 [1]_。在信息爆炸的时代，高效且准确的推荐结果能够极大地提升用户在使用服务时的体验。近年来，基于深度学习的推荐模型 [2]_
由于可以高效地从海量数据中发掘用户的潜在兴趣，被谷歌、脸书、阿里巴巴等各大公司广泛应用于生产环境中。为了支持推荐模型的稳定高质量服务，人们围绕其搭建了一系列组件，这些组件和推荐模型共同构成了庞大而又精巧的深度学习推荐系统。本章主要介绍以深度学习模型为中心的推荐系统的基本组成、运行原理以及其在在线环境中面临的挑战和对应的解决方案。

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   :maxdepth: 2

   system_architecture
   multi_stage_recommender_system
   model_update
   case_study
   summary

.. [1]
   以下统称为“物品”

.. [2]
   以下推荐模型特指基于深度学习的推荐模型