神经网络越来越多地用于推荐系统，以提供个性化的内容或产品建议。这些系统依赖于协同过滤、基于内容的过滤或混合方法来基于用户偏好或项目特性推荐项目。神经网络，特别是深度学习模型，可以通过学习用户行为或项目特征中的复杂模式来增强这些系统。
例如，在协同过滤中，神经网络可以对用户-项目交互进行建模，以基于类似的用户偏好来预测用户可能喜欢哪些项目。在基于内容的过滤中，cnn可用于分析项目的图像或文本描述以推荐类似的项目。
神经网络允许推荐系统在从大量用户数据中学习时扩展和改进，提高准确性和个性化，特别是在电子商务、音乐、电影和内容平台中。