為了進一步提高網頁推薦的準確性和效率，可以考慮結合深度學習技術，特別是使用深度神經網絡（DNN）和卷積神經網絡（CNN）等模型。這些模型能夠自動提取特徵，並在大數據環境中進行高效的學習。具體方法包括：
特徵自動提取：利用深度學習模型自動從用戶行為數據中提取高層次特徵，這樣可以減少手動特徵工程的需求，並提高模型的泛化能力。
序列建模：使用長短期記憶網絡（LSTM）或門控循環單元（GRU）來捕捉用戶的行為序列，這樣可以更好地理解用戶的偏好變化，從而提供更個性化的推薦。
強化學習：結合強化學習技術，根據用戶的即時反饋調整推薦策略，這樣可以在動態環境中持續優化推薦效果。
多模態學習：整合來自不同來源的數據（如文本、圖像和用戶行為數據），通過多模態學習提高推薦系統的準確性，這樣可以更全面地理解用戶需求。
模型集成：結合多個模型的預測結果，通過集成學習技術提高推薦的穩定性和準確性。
這些方法不僅能提高網頁推薦的準確性，還能顯著提升系統的運行效率，從而改善用戶體驗。