卷积神经网络（CNN）在分类与推荐系统中展现出强大的性能，广泛应用于图像识别、文本分析和用户行为预测等领域。本文通过实例分析，探讨如何优化CNN模型以提高分类准确率与推荐效果，包括数据预处理、网络结构调整、损失函数优化等关键技术。同时，结合实际应用场景，展示改进后的CNN在电商推荐、内容分类等任务中的显著效果，为相关领域的研究与实践提供参考。