是的，您可以使用会话级嵌入进行实时个性化。会话嵌入是一种向量表示，用于捕捉用户在单个会话（例如，在网站或应用上的浏览时段）中的行为和交互。这些嵌入是通过处理序列数据（如点击、页面浏览或交互）并将其总结成固定长度的向量来生成的。由于会话是短期的且自包含的，它们提供了即时用户意图的快照，使其在实时调整方面非常有效。例如，在电商应用中，会话嵌入可以反映用户当前对电子产品还是服装的兴趣，从而使系统能够即时调整推荐，而无需依赖历史数据。
为了实现这一点，您需要实时跟踪用户行为（使用事件流或日志），并在交互发生时动态更新会话嵌入。TensorFlow 或 PyTorch 等工具可以训练模型（例如 RNN、Transformer）从事件序列生成嵌入。例如，流媒体服务可能会处理用户在会话中播放的最后 10 首歌曲，以创建反映其当前心情的嵌入。然后，可以使用余弦相似度等相似度指标将此嵌入与项目嵌入（例如，歌曲、产品）进行比较，以对推荐进行排序。实时数据库（例如 Redis）或内存缓存可以低延迟地存储和更新这些嵌入，确保在用户交互期间快速访问。
然而，也存在挑战。会话早期的数据是稀疏的，因此在发生足够的交互之前，嵌入可能缺乏有意义的上下文。为了缓解这个问题，您可以将会话嵌入与轻量级历史数据（例如最近的会话）结合，或者在会话成熟之前回退到一般趋势。延迟也至关重要——模型必须快速生成嵌入（例如 <100ms）以避免延迟。轻量级架构，例如预计算项目嵌入或使用近似最近邻搜索，有助于保持性能。例如，新闻网站可以预先编码文章嵌入，并使用简化模型实时更新会话向量，以平衡准确性和速度。如果实施得当，会话级嵌入可以实现响应迅速、上下文感知的个性化，同时最大限度地减少对长期数据存储的依赖。