向量嵌入通过将复杂数据（例如用户行为、偏好或内容属性）转换为能够捕获关系和模式的数值表示来支持个性化。这些嵌入将数据映射到高维空间，其中相似的物品或用户位置更接近。这使得系统可以根据向量的接近程度来比较和分组实体，为个性化推荐、搜索结果或内容策划奠定基础。
例如，在推荐系统中，用户嵌入可以根据用户的互动（例如，点击、购买）代表一个人的兴趣，而物品嵌入则代表产品特征或内容主题。通过计算用户向量和物品向量之间的相似度，系统可以推荐用户可能喜欢的物品。电子商务平台可能会使用产品嵌入来推荐用户浏览过的类似鞋子，或者流媒体服务可能会将观看历史相似的用户聚集在一起以推荐节目。嵌入还可以处理文本等非结构化数据：NLP 模型为文章或评论创建嵌入，即使关键词不明确匹配，也能实现基于语义相似度的推荐。
嵌入还具有动态适应性。随着用户与系统互动，他们的嵌入会更新以反映新的偏好，从而实现实时个性化。例如，新闻应用可能会根据用户阅读某个特定主题的更多文章来调整文章推荐。此外，嵌入将不同数据类型（文本、图像、用户行为）统一到一个共享空间中，允许进行跨模态比较——例如将用户的过去购买行为与产品描述匹配。这种灵活性使得嵌入能够扩展到大型数据集并高效地被算法处理，确保个性化无需手动设置规则也能保持响应迅速和相关。