CF协同过滤可以和哪个机器学习或深度学习模型相结合从而提高推荐效果

CF协同过滤可以和多种机器学习或深度学习模型相结合，从而提高推荐效果，具体包括：

1. 基于矩阵分解的模型，如SVD、ALS、FM、NMF等；
2. 基于神经网络的模型，如多层感知器（MLP）、自编码器（AE）、循环神经网络（RNN）等；
3. 基于图神经网络的模型，如GraphSAGE、GAT、GCN等；
4. 基于深度强化学习的模型，如DQN、DDQN、PPO等。

这些模型可以将用户和物品的特征进行学习和表示，进而更好地捕捉用户和物品之间的关系，提高推荐效果。