向量嵌入通过将高维度的稀疏表示转换为能够捕捉有意义关系的密集低维度向量来处理稀疏数据。稀疏数据，例如独热编码的类别或词袋文本表示，通常具有许多特征但非零值很少。这种稀疏性使得计算效率低下，并可能掩盖模式。嵌入通过将稀疏输入映射到连续空间来解决这个问题，在该空间中，相似的项目（例如，词语、用户偏好）被放置得更近。例如，一个具有 10,000 维的独热编码词语可以被压缩成一个 300 维的向量，在保留语义意义的同时减少噪音和冗余。
一项关键技术涉及训练模型，通过分析共现或交互模式来学习嵌入。在自然语言处理（NLP）中，Word2Vec 或 GloVe 嵌入通过预测句子中的邻近词语，将稀疏的词频转换为密集向量。对于推荐系统，协同过滤方法根据交互历史创建用户和项目嵌入，即使大多数用户-项目对没有数据。这些嵌入通过推断关系隐含地填补了空白：如果两个用户喜欢相似的项目，即使他们的交互历史很稀疏，他们的嵌入也会对齐。这种方法避免依赖显式的缺失值处理（例如插补），而是构建一个泛化能力更强的潜在表示。
开发者在使用嵌入处理稀疏数据时应考虑权衡。训练需要足够的数据来学习有意义的模式，这对于极其稀疏的数据集来说可能具有挑战性。诸如负采样（在 Word2Vec 中使用）或混合模型（将嵌入与传统特征结合）等技术可以缓解这个问题。例如，在电影推荐系统中，当交互数据有限时，将用户嵌入与元数据（例如，流派偏好）结合可以提高性能。嵌入还简化了下游任务：300 维向量比 10,000 维稀疏矩阵更容易由神经网络处理。然而，嵌入质量取决于训练目标——确保任务（例如，预测、聚类）与嵌入方法对齐对于获得有效结果至关重要。