季节性模式通过引入用户偏好和产品相关性的时间性变化来影响用户-产品嵌入，嵌入模型必须捕获这些变化以保持准确性。用户-产品嵌入是基于交互数据（例如，购买、点击）编码用户与产品之间关系的向量表示。季节性趋势——如假日购物、受天气影响的购买或返校周期——会改变用户交互的分布，如果处理不当，会导致嵌入随时间漂移。例如，一个用户在 12 月可能对冬季服装表现出强烈偏好，但在春季会转向园艺工具。使用静态历史数据训练的嵌入可能无法反映这些变化，导致推荐或搜索结果不佳。
为了解决这个问题，嵌入模型通常会整合时间感知机制。一种方法是按季节划分训练数据，并定期重新训练嵌入。例如，一个电商平台可能会为假日季数据（11月-12月）和夏季数据（6月-8月）生成不同的嵌入。另一种方法是在模型架构中直接通过时间特征（例如，一年中的月份或星期）增强嵌入。例如，矩阵分解模型可以包含一个时间依赖的偏差项，根据季节调整用户与产品的交互得分。神经网络中的时间注意力机制也可以在特定时期更重视最近的交互。如果没有这些调整，使用全年数据训练的用户嵌入可能会平均掉季节性偏好，从而降低其预测短期需求的能力。
开发者还必须考虑如何平衡季节性信号与长期偏好。例如，一个每年购买滑雪装备的用户可能对户外运动有持续兴趣，但他们的即时需求随季节变化。混合模型，例如将静态嵌入（用于基线偏好）与动态季节性分量相结合，可以提供帮助。实际实现可以采用双塔神经网络，其中一个塔处理时间无关的用户特征（例如，人口统计信息），另一个塔处理时间敏感的特征（例如，按季节过滤的最近点击）。此外，动态负采样等技术——在训练期间优先将过季产品作为负例——可以增强季节性区分度。例如，在夏季，泳衣对许多用户来说是正例，而冬季大衣可能被视为负例。这些策略确保嵌入能够适应季节性变化，同时不忽略更广泛的用户兴趣。