本章介绍了传统的个性化推荐系統方法和YouTube的深度神经网络个性化推荐系统并以电影推荐为例，使用PaddlePaddle训练了一个个性化推荐神经网络模型个性化推荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告推荐、搜索引擎等领域的方方面面，而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术也將会在个性化推荐系统领域大放异彩。

文章结构： 背景介绍——效果展示——模型概览——数据准备——训练模型——应用模型——总结——参考文献 本教程源代码目录在book/recommender_system,初次使用请您参考Book文档使用说明 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生 个性化推荐系统是信息过滤系统（Information Filtering System）的子集，它可以用在很多领域如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐系统通过汾析、挖掘用户行为发现用户的个性化需求与兴趣特点，将用户可能感兴趣的信息或商品推荐给用户与搜索引擎不同，个性化推荐系統不需要用户准确地描述出自己的需求而是根据用户的历史行为进行建模，主动提供满足用户兴趣和需求的信息 1994年明尼苏达大学推出嘚GroupLens系统[1]一般被认为是个性化推荐系统成为一个相对独立的研究方向的标志。