基于深度学习的电影推荐系统研究与实现旨在利用深度学习技术提升电影推荐的准确性和个性化水平。该系统通过分析用户的历史观影记录、评分数据以及行为偏好，结合电影的内容特征（如类型、导演、演员等），构建深度神经网络模型来挖掘用户与电影之间的潜在关联。与传统推荐算法相比，深度学习模型能够更好地处理高维稀疏数据，并捕捉复杂的非线性关系，从而为用户提供更精准的推荐结果。此外，该系统还可以结合实时反馈机制，动态调整推荐策略，进一步提升用户体验。研究内容涵盖数据预处理、模型设计、训练优化以及系统实现等关键环节，最终通过实验验证模型的有效性和实用性。
