推荐算法中的深度学习方法有哪些，如何应用？
深度学习在推荐系统中被广泛应用，常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制等。这些方法能够更好地挖掘用户和物品之间的关联，提高推荐系统的准确性和个性化程度。
一种常见的应用方式是将用户的行为序列作为输入，通过深度学习模型学习用户的兴趣和行为规律，进而预测用户可能感兴趣的物品。这种方法能够更好地捕捉用户的兴趣演化过程和行为变化，提高推荐的精准度。
另一种方式是结合内容信息和协同过滤信息，构建混合推荐系统。通过深度学习模型将用户的历史行为数据和物品的内容信息进行联合建模，实现内容和协同信息的融合，提高推荐系统的全面性和准确性。
在实际案例中，Netflix就采用了深度学习方法来改进推荐系统。他们结合了协同过滤和深度学习模型，利用用户的观影历史和电影的内容信息进行个性化推荐，取得了较好的效果。
总的来说，深度学习在推荐系统中的应用可以提高推荐的准确性和个性化程度，但在应用时需要考虑数据量、模型复杂度和计算资源等因素，选择合适的方法和策略进行应用。