基于深度学习的个性化推荐系统是利用深度学习技术，根据用户的行为和偏好，向用户推荐最相关的内容或商品的系统。以下是关于基于深度学习的个性化推荐系统的精简回答：

• 核心思想：基于对用户大量行为数据的深度学习建模，了解用户行为背后的抽象模式，如隐含的兴趣、偏好和情感。

• 深度学习模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）、图神经网络（GNN）、变压器模型（Transformer）、协同过滤、矩阵分解、隐语义模型（LSA）、神经协同过滤（NCF）、自编码器、混合推荐系统等。

• 优势：能够处理非线性数据，有效地捕捉非线性和高阶特征，以及对多模态数据的整合处理。

• 应用领域：电子商务、媒体流、社交网络、新闻网站、电子书平台等。

• 挑战：数据稀疏性、冷启动问题、模型可解释性、用户隐私保护、实时性要求等。

这些系统通过分析用户的历史行为、兴趣爱好和项目属性等信息，能够为用户提供个性化的推荐服务，提高用户满意度和参与度。