当用户数据稀疏时，训练有效的嵌入需要能够最大限度地利用有限信息同时避免过拟合的策略。首先，利用预训练嵌入或迁移学习。在大规模通用数据集（如文本的 Word2Vec 或图像的 ResNet）上训练的预训练模型提供了强大的起点。使用您的稀疏数据对这些嵌入进行微调，使其适应您的特定任务。例如，如果您正在构建一个用户交互较少的推荐系统，可以使用来自相似领域的预训练模型初始化用户和项目嵌入，然后用您的数据对其进行增量更新。这种方法通过利用从更广泛数据集中学习到的现有模式，减少了对稀疏用户数据的依赖。
接下来，使用数据增强和合成数据生成来扩展您的训练样本。对于文本，同义词替换、句子打乱或回译等技术可以创建现有用户输入的变体。对于结构化数据（例如，用户行为日志），可以通过从现有数据派生的分布中进行采样来模拟合理的交互。例如，如果用户很少对产品评分，可以通过平均相似用户的偏好来生成合成评分。此外，将稀疏的用户数据与辅助信息结合起来，例如元数据（例如，产品描述）或上下文特征（例如，交互时间）。例如，在音乐推荐系统中，可以将用户播放次数与歌曲流派或艺术家详细信息相结合，以丰富嵌入训练。
最后，简化您的模型架构并应用正则化以防止过拟合。使用浅层神经网络或矩阵分解代替深度架构，因为它们需要更少的样本来有效训练。Dropout、L2 正则化或早期停止等技术有助于嵌入更好地泛化。对于协同过滤，可以考虑使用带正则化项的交替最小二乘法（ALS）来处理稀疏的用户-项目矩阵。您还可以对用户或项目进行聚类，以便在组之间共享信息。例如，按地理区域对用户进行分组，并为每个聚类计算共享嵌入，然后用个体数据对其进行细化。这平衡了个性化和泛化，使得嵌入在数据有限的情况下更具鲁棒性。