以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式，借助 TensorFlow 和 Keras 库来构建模型。在这个示例中，假设已有用户对视频的评分数据，目标是预测用户对未评分视频的评分，进而为用户推荐可能感兴趣的视频。

1. 环境准备

要确保你已经安装了必要的库，如 numpy、pandas、tensorflow 等，可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas tensorflow

2. 代码实现

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Dense, Concatenate

# 生成示例数据
# 假设存在 100 个用户和 50 个视频
num_users = 100
num_videos = 50
# 随机生成用户 - 视频交互矩阵（评分范围 1 - 5）
ratings = np.random.randint(1, 6, size=(num_users, num_videos))

# 将数据转换为适合模型输入的格式
user_ids = []
video_ids = []
rating_values = []
for i in range(num_users):