是的，您可以使用对比学习来改进产品相似性建模。 对比学习是一种机器学习方法，它训练模型来区分相似和不同的数据对。 在产品相似性的上下文中，这意味着教导模型将相关产品的表示在共享嵌入空间中拉得更近，同时将不相关的产品推开。 例如，如果两件 T 恤经常一起购买或共享颜色和款式等属性，它们的嵌入就会对齐。 相反，T 恤和咖啡杯将具有遥远的嵌入。 这种方法效果很好，因为它直接优化相似性关系，而不是依赖于关键字重叠等间接指标。
一个实际的实现可能涉及使用对比损失函数（例如 triplet loss 或 NT-Xent loss）来训练神经网络。 例如，在电子商务环境中，您可以创建产品三元组：一个锚点（例如，红色运动鞋）、一个正样本（另一个来自不同品牌的红色运动鞋）和一个负样本（蓝色凉鞋）。 该模型学习最小化锚点和正样本之间的距离，同时最大化与负样本的距离。 这种方法可以处理复杂的关系，例如匹配具有不同描述的产品（例如，“手机”与“智能手机”）或从不同角度拍摄的图像。 TensorFlow 或 PyTorch 等工具简化了构建此类模型的过程，而 Sentence-BERT 或 CLIP 等框架可以适应于基于文本或图像的产品数据。
然而，成功取决于数据质量和抽样策略。 例如，如果您的负样本太容易（例如，将鞋子与书籍进行比较），该模型将无法学习细粒度的区别。 相反，专注于“困难负样本”，例如款式相似但尺寸不同的鞋子。 此外，结合多种模式（例如产品描述、图像和用户行为）可以增强结果。 一个真实的例子是 Shopify 的产品推荐系统，它使用对比学习来统一文本和图像嵌入，以实现更好的跨模态检索。 虽然对比学习需要仔细调整，但它是捕获细微的产品关系的可靠方法，而传统方法（例如 TF-IDF 向量上的余弦相似度）可能会遗漏这些关系。