是的，嵌入被广泛用于推荐系统中，以在密集的向量空间中表示用户、项目或交互。嵌入将高维、稀疏的数据（例如用户 ID 或产品类别）转换为较低维度的向量，这些向量捕获实体之间的关系。例如，在协同过滤中，嵌入可以表示用户和项目，使得相似的用户或项目在向量空间中更接近。 这使得系统能够基于相似性计算来推荐项目，例如通过将用户的嵌入与电影的嵌入进行比较来查找用户可能喜欢的电影。
一种常见的方法是使用矩阵分解或神经网络来训练嵌入。在矩阵分解中，用户和项目的嵌入是通过将用户-项目交互矩阵（例如评分）分解为两个较低维度的矩阵来学习的。诸如神经协同过滤之类的神经方法使用诸如自动编码器或双塔模型之类的架构来生成嵌入。例如，YouTube 的推荐系统使用嵌入来表示视频和用户，从而实现高效的相似性搜索。嵌入还可以捕获隐式反馈，例如点击或观看时间，这在显式评分稀缺时很有用。通过将分类或行为数据转换为连续向量，嵌入减少了稀疏性，并使数学运算（例如点积）能够量化相关性。
嵌入是灵活的，可以集成多种数据类型。例如，混合推荐系统可能会将用户-项目交互嵌入与基于内容的嵌入（例如，产品的文本描述）结合起来。TensorFlow Recommenders 或 PyTorch 等工具通过处理大规模数据和优化来简化嵌入训练。但是，挑战包括管理实时更新的计算成本以及确保嵌入适应不断变化的用户偏好。诸如近似最近邻搜索（例如 FAISS）之类的技术有助于有效地扩展相似性查询。总的来说，嵌入通过将抽象关系转化为可操作的数值表示，为构建推荐系统提供了一个强大的基础。