产品和用户数据通过将其属性转换为数值数组来表示为向量，其中每个维度对应一个特定的特征。对于产品，特征可能包括价格、类别或技术规格。对于用户，特征可以是年龄、购买历史或互动模式。这些向量使算法能够以数学方式处理和比较数据点。例如，一个产品向量可能看起来像 [price=99.99, category=electronics, weight=1.2kg]，而一个用户向量可能是 [age=30, total_purchases=15, last_login=7_days_ago]。关键在于以一种能够捕捉机器学习任务中有意义模式的方式来构建这些属性。
这个过程通常涉及独热编码、归一化或嵌入等技术。独热编码将分类数据（例如，“书籍”或“服装”等产品类别）转换为二进制向量，其中每个类别成为一个独立的维度。归一化将数值（例如，用户年龄或产品价格）缩放到标准范围，确保特征在分析过程中贡献相等。对于更复杂的关系，嵌入（通过矩阵分解或神经网络等模型学习到的密集向量）将高维数据映射到低维空间。例如，推荐系统中的协同过滤通过分析互动（例如，用户 A 购买了产品 X）来创建用户和产品嵌入，从而生成捕获用户和物品之间潜在相似性的向量。
这些向量表示是推荐系统、搜索和个性化等任务的基础。例如，在推荐引擎中，计算用户嵌入和产品嵌入之间的点积可以识别用户可能偏好的物品。在搜索中，产品向量允许算法通过比较查询向量（例如，“性价比高的笔记本”）与产品特征来对结果进行排序。开发者经常使用 Scikit-learn 等库进行基本特征工程，或使用 PyTorch/TensorFlow 训练自定义嵌入。方法的选择取决于具体问题：简单系统可能使用手工制作的特征向量，而复杂系统则利用学习到的嵌入来捕捉大型数据集中的细微模式。