为了识别个性化向量推荐中的失败案例，首先应分析用户行为与用于推荐的向量嵌入之间的不匹配之处。一种常见的失败是当嵌入模型未能捕捉到相关的用户偏好或物品属性时发生。例如，如果用户偏好科幻电影，但嵌入模型却根据发行日期而非类型对标题进行分组，那么推荐将变得毫不相干。为了检测这一点，可以比较用户的历史互动与推荐物品之间的相似度得分。如果得分持续偏低，嵌入可能与用户意图不符。记录这些不匹配情况，并回顾用户忽略或不接受推荐的案例，可以帮助发现系统性问题。
另一种方法是测试向量空间中的边缘情况。例如，稀疏的用户数据（如新用户或小众物品）常常导致糟糕的推荐，因为嵌入缺乏足够的上下文。如果新用户的初始点击在向量空间中被错误地表示，推荐可能会过度侧重表面特征（例如，推荐热门物品而非个性化物品）。类似地，检查过度聚类现象——即不同的用户偏好被压缩到向量空间的一个狭窄区域。如果模型优先考虑广泛趋势而非个体细微差别，就可能发生这种情况。使用 t-SNE 或 UMAP 等降维技术来可视化向量空间，识别那些不能反映现实世界多样性的簇。如果具有共同特征（例如位置）的所有用户被过度紧密地分组，系统可能会忽略他们独特的兴趣。
最后，监控反馈循环和实际性能。如果用户互动强化了嵌入中的偏差，个性化系统可能会失败。例如，如果一个音乐应用因为流行而只推荐流行歌曲，那么探索爵士乐的用户可能会陷入过滤气泡。实施 A/B 测试来比较推荐策略，并跟踪点击率、停留时间或明确反馈（例如，“不感兴趣”标记）等指标。此外，模拟边缘案例：将具有已知偏好的合成用户注入系统，并验证推荐是否符合预期。如果喜欢“独立电影”的合成用户收到了主流大片的推荐，那么向量模型可能需要重新训练或微调。定期审计这些场景有助于在它们影响实际用户之前发现个性化逻辑中的空白。