在线学习算法通过实时处理新数据来增量更新推荐模型，而不是从头开始重新训练整个模型。这种方法允许系统快速适应用户交互，例如点击、购买或评分。例如，当用户观看流媒体平台推荐的视频时，该算法会立即调整模型的参数以反映该交互。这种持续的更新周期确保了模型与当前用户偏好和趋势保持相关，即使行为或项目受欢迎程度随时间推移而发生变化。
技术实现通常涉及使用随机梯度下降 (SGD) 或用于协同过滤的矩阵分解等方法的轻量级更新。 在基于 SGD 的方法中，每个新的交互（例如，用户对产品进行评分）都被视为一个训练示例。 该算法计算预测误差（例如，预测评级和实际评级之间的差异），并调整模型的权重以减少此误差。 对于协同过滤，用户-项目交互矩阵通过根据最新反馈调整潜在因素（例如，嵌入向量）来增量更新。 Bandit 算法是另一种常见的方法，通过动态调整推荐概率来平衡探索（推荐不太知名的项目以收集数据）和利用（利用已知偏好）。 例如，新闻平台可以使用上下文 Bandit 来优先显示与用户最近阅读的文章相似的文章，同时偶尔测试新主题。
实际挑战包括处理计算效率和避免模型漂移。 由于更新是实时发生的，因此算法必须以低延迟处理数据 - 通常使用优化的库或像 Apache Flink 这样的分布式系统。 像在线验证（例如，A/B 测试）和正则化（例如，L2 惩罚）等技术有助于防止过度拟合到最近的数据。 例如，电子商务平台可能会限制单个用户会话对产品推荐的影响，以保持多样性。 此外，一些系统使用混合方法，将在线更新与定期批量重新训练相结合，以解决数据稀疏性或长期趋势。 这些策略确保模型在一段时间内保持响应性和稳定性。