摘要
随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影推荐系统作为解决信息过载和用户个性化需求的重要工具，日益受到学术界和工业界的广泛关注。
传统的电影推荐系统方法，如协同过滤和基于内容的推荐，往往面临着数据稀疏性、冷启动问题以及难以捕捉用户复杂兴趣偏好的挑战。
近年来，深度学习技术的兴起为电影推荐系统带来了新的机遇，其强大的特征提取和非线性建模能力为解决上述问题提供了新的思路。
本文首先概述了电影推荐系统的研究背景和意义，并分析了国内外研究现状；其次，介绍了推荐系统和深度学习的相关概念，以及常用的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和注意力机制；接着，重点综述了基于深度特征的电影推荐系统研究现状，包括常用的深度特征提取方法、深度推荐模型构建方法以及系统评估指标；最后，对基于深度特征的电影推荐系统未来发展趋势进行了展望。
关键词：电影推荐系统；深度学习；深度特征；卷积神经网络；循环神经网络
近年来，随着互联网技术的迅猛发展，在线电影平台如雨后春笋般涌现，如Netflix、YouTube、爱奇艺等，为用户提供了海量的电影资源。
然而，面对庞大的电影库，用户往往难以快速找到符合自身兴趣和需求的影片，这被称为“信息过载”问题。
为了解决这一问题，电影推荐系统应运而生，其旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的电影，从而提升用户体验，提高用户粘性，并为平台带来更高的收益。
传统的电影推荐系统方法主要包括协同过滤推荐和基于内容的推荐。
协同过滤推荐[15]是根据用户过去的观影历史和评分信息，找到与其兴趣相似的用户，并向目标用户推荐相似用户喜欢的电影。
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