本书提出了以下推荐方法：基于“字符－短语”注意力机制和因子分解机的混合推荐方法和基于“局部－整体”注意力和文本匹配机制的推荐方法，旨在通过获取更多信息和提升模型特征提取能力，来实现更精准的个性化推荐；基于层次注意力和增强经验优先回放机制的深度强化学习推荐方法和基于自适应元模仿学习的推荐环境模拟器，旨在突破深度强化学习在推荐领域面临的挑战。此外，还在船货匹配场景中，从实践角度验证并应用了所提出的推荐方法。