是的，您可以通过设计尊重用户偏好并保持个性化服务完整性的系统，来为向量个性化实现用户级别的选择退出。核心思想是根据选择退出标志来分割用户数据并修改个性化算法的操作方式。这需要在数据存储、模型训练和推理逻辑方面进行更改，以确保选择退出的用户被排除在依赖其行为或交互数据的流程之外。例如，如果您的推荐系统使用用户嵌入来个性化内容，则需要一种基于用户选择来切换通用向量和个性化向量的方法。
为了实现这一点，首先在数据库中的用户配置文件中添加一个选择退出标志（例如，一个布尔字段，如 personalization_enabled）。在进行模型训练的数据预处理时，过滤掉已选择退出的用户数据。如果您使用协同过滤方法，请确保他们的交互数据未包含在用户-物品矩阵中。对于生成用户嵌入的神经网络，可以将选择退出的用户排除在训练之外，或为他们分配一个默认的“通用”嵌入。在推理时，在应用个性化向量之前检查用户的选择退出状态。例如，推荐 API 可以分支其逻辑：如果 personalization_enabled 为 false，它可能会使用非个性化模型或混合用户无关的趋势（例如，热门物品），而不是个人偏好。特征商店或 A/B 测试平台等工具可以帮助管理生产环境中的这些条件路径。
挑战包括维护跨数据管道的一致性，并避免选择退出的用户数据意外泄露到训练中。例如，如果用户在使用其数据训练模型后选择退出，他们的信息可能会一直存在于嵌入中，直到模型重新训练。为了解决这个问题，请实施版本化数据集，并定期使用更新的排除规则重新训练模型。此外，审计日志和数据血缘工具可以跟踪选择退出的用户数据是否被处理过。合规性要求（例如 GDPR）可能还需要安全存储选择退出决策并提供文档。例如，您可以加密选择退出标志，并确保将其传播到所有子系统，例如缓存层或第三方分析服务，以防止残留的个性化设置。