Google Chrome浏览器的深度学习驱动内容推荐算法是一种基于机器学习和人工智能技术的内容推荐系统。它通过分析用户的浏览历史、搜索记录、点击行为等数据，以及实时更新的网页内容，为用户推荐个性化的网页内容。
该算法的主要步骤如下：
1. 数据收集：首先，需要收集用户的浏览历史、搜索记录、点击行为等数据。这些数据可以通过用户在Chrome浏览器中的行为来获取。
2. 特征提取：然后，需要从收集到的数据中提取出有用的特征，如网页标题、描述、关键词、图片、视频等。这些特征可以帮助算法更好地理解网页内容。
3. 模型训练：接下来，需要使用机器学习算法（如协同过滤、内容推荐、深度学习等）对提取的特征进行训练，以预测用户可能感兴趣的网页内容。
4. 内容推荐：最后，根据训练好的模型，为用户推荐个性化的网页内容。例如，如果用户经常访问某个主题的网站，那么算法可能会推荐与该主题相关的其他网站。
5. 实时更新：为了提高推荐的准确性，算法需要实时更新用户的历史数据和网页内容。这可以通过定期收集新的浏览数据来实现。
总之，Google Chrome浏览器的深度学习驱动内容推荐算法是一种基于机器学习和人工智能技术的内容推荐系统，它可以为用户提供个性化的网页内容推荐，提高用户体验。