部署商品推荐系统通常涉及以下步骤：
数据收集与处理：收集用户和商品的行为数据，清洗和处理数据以准备用于推荐算法。
选择合适的推荐算法：根据业务需求和数据特点选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。
模型训练与评估：使用历史数据训练推荐模型，并通过评估指标（如准确率、召回率、覆盖率等）评估模型的效果。
模型部署：将训练好的推荐模型部署到生产环境中，通常会用到一些部署工具或框架来实现。
用户接口设计：设计一个用户友好的接口，供用户使用推荐系统，例如网站上的推荐栏、推送通知等。
监控和优化：监控推荐系统的性能，收集用户反馈数据，不断优化推荐算法以提升用户体验。
至于如何使用商品推荐系统，用户通常会在网站或App上看到个性化的推荐产品，系统会分析用户的历史行为、偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品。用户可以点击推荐的商品进行浏览、购买等操作，从而提升用户参与度和交易量。