基于深度学习的推荐算法有哪些

基于深度学习的推荐算法主要有以下几种：

1. 基于神经网络的推荐算法：使用神经网络对用户和物品进行表示学习，在表示空间中计算用户和物品之间的相似度，进行推荐。

2. 基于自编码器的推荐算法：使用自编码器对用户和物品进行表示学习，将用户和物品的特征向量压缩到低维空间中，从而进行推荐。

3. 基于循环神经网络的推荐算法：使用循环神经网络对用户的历史行为序列进行建模，预测用户的下一步行为，从而进行推荐。

4. 基于卷积神经网络的推荐算法：使用卷积神经网络对用户和物品的图像或文本信息进行学习，从而计算它们之间的相似度，进行推荐。

5. 基于深度生成模型的推荐算法：使用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）等深度生成模型，生成用户对物品的评分，从而进行推荐。

需要注意的是，深度学习算法需要大量的数据和计算资源进行训练，而且模型也比较复杂，需要进行适当的调参和优化。