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要利用深度學習優化電商推薦系統，可以采用以下步驟：
數據準備：收集和整理用戶的購買歷史、瀏覽記錄、評分等數據，并構建用戶-商品交互矩陣。
構建深度學習模型：可以使用神經網絡模型如多層感知機（MLP）、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）或者注意力機制（Attention）等模型來建立推薦系統。
訓練模型：將數據分為訓練集和測試集，使用訓練集對模型進行訓練，并通過測試集評估模型性能。
優化模型：可以通過調整模型的超參數，采用正則化技術、Dropout等方法避免過擬合，以及采用優化器如隨機梯度下降（SGD）、Adam等方法來優化模型。
部署模型：將訓練好的模型部署到電商平臺上，實時為用戶提供個性化的推薦結果。
通過以上步驟，可以利用深度學習技術來優化電商推薦系統，提升用戶體驗，增加銷售額。
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