嵌入 (Embeddings) 用于推荐系统，以在低维空间中将用户、物品或特征表示为密集向量。这些向量捕获数据中的关系和模式，使系统能够衡量用户和物品之间的相似性。例如，在电影推荐系统中，嵌入可以将用户的偏好和电影的类型、导演或观看者评分编码为数值向量。通过计算这些向量之间的距离（例如，使用余弦相似度），系统可以识别与用户兴趣相符的电影。这种方法降低了高维原始数据（如用户 ID 或物品描述）的复杂性，同时保留了有意义的信息以进行准确的推荐。
一个常见的应用是协同过滤，其中嵌入是从用户-物品交互数据（例如，点击、评分）中学习的。例如，在矩阵分解中，用户和物品嵌入是通过将用户-物品交互矩阵分解为两个低维矩阵来导出的。每个用户嵌入代表他们的偏好，每个物品嵌入代表其特征。当用户与物品交互时，他们的嵌入会被更新以反映这种关系。类似地，在基于内容的系统中，嵌入可以表示物品特征，如文本（使用 Word2Vec 等技术）或图像（使用 CNN）。混合系统结合了这两种方法，例如，使用来自用户行为的嵌入以及产品描述的嵌入来提高推荐多样性。
实现嵌入通常涉及训练模型，如神经网络或矩阵分解算法。例如，双塔模型可能使用单独的神经网络来生成用户和物品嵌入，然后比较它们的相似性。 TensorFlow Recommenders 或 PyTorch 等工具通过提供用于嵌入管理的内置层来简化此过程。挑战包括处理稀疏数据（例如，没有交互历史的新用户）以及实时更新嵌入以反映不断变化的偏好。近似最近邻库 (FAISS) 等解决方案有助于高效地扩展相似性搜索。嵌入还支持跨域推荐 - 例如，使用在音乐收听数据上训练的嵌入来推荐播客。通过平衡计算效率和准确性，嵌入仍然是现代推荐系统的基础工具。