本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的智能推荐系统及方法。
该系统通过采集用户行为数据（包括浏览记录、点击行为、停留时间等）和内容特征（包括文本、图片、视频等多模态信息），利用多层神经网络进行特征学习和模式识别。
系统采用的主要技术方案包括：
- 用户兴趣建模：基于注意力机制的神经网络模型
- 内容特征提取：多模态融合的深度学习算法
- 实时推荐引擎：高并发分布式计算架构
- 反馈学习机制：强化学习驱动的模型优化
经测试，该系统在推荐准确率、用户满意度等指标上均达到行业领先水平，已在多个实际项目中得到应用验证。