本書提出了以下推薦方法：基于“字符－短語”注意力機(jī)制和因子分解機(jī)的混合推薦方法和基于“局部－整體”注意力和文本匹配機(jī)制的推薦方法，旨在通過獲取更多信息和提升模型特征提取能力，來實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦；基于層次注意力和增強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先回放機(jī)制的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)推薦方法和基于自適應(yīng)元模仿學(xué)習(xí)的推薦環(huán)境模擬器，旨在突破深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在推薦領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)。此外，還在船貨匹配場(chǎng)景中，從實(shí)踐角度驗(yàn)證并應(yīng)用了所提出的推薦方法。