使用深度学习技术进行推荐系统开发通常包括以下步骤：
数据预处理：首先需要准备推荐系统所需的数据集，包括用户行为数据、物品属性数据等。对数据进行清洗、去重、归一化等处理，确保数据质量和一致性。
构建模型：选择合适的深度学习模型来构建推荐系统。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。根据推荐系统的需求和数据特点选择合适的模型。
特征工程：将原始数据转换成适合模型训练的特征。可以使用embedding技术将用户和物品映射到低维向量空间，提取用户和物品的特征表示。
模型训练：使用训练数据对深度学习模型进行训练，优化模型参数。可以使用反向传播算法和优化器来更新模型参数，提高模型的性能。
模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估和验证，了解模型的性能和准确度。可以使用评估指标如准确率、召回率、F1分数等来评估模型的效果。
模型部署：将训练好的推荐系统模型部署到线上环境中，与用户进行交互。可以使用在线学习技术不断优化模型，提高推荐效果。
通过以上步骤，可以使用深度学习技术开发推荐系统，实现个性化推荐和提升用户体验。