为了让基于向量的推荐系统适应用户不断变化的用户口味，系统需要持续更新用户和物品的向量，同时平衡最新互动与历史数据。基于向量的模型，例如使用矩阵分解或神经嵌入的模型，将用户和物品表示在一个共享空间中，通过相似度来决定推荐。当用户偏好发生变化时（例如，用户开始偏爱纪录片而不是喜剧），系统必须检测到这些变化并相应地调整向量。这包括增量地重新训练模型，优先考虑最新数据，并设计反馈循环以捕获实时行为。
一种实用的方法是采用在线学习技术，在发生新互动时更新向量。例如，流媒体平台可以跟踪用户的近期观看历史，并在每次会话后对其向量应用轻量级更新。系统可以不必每天重新训练整个模型（这计算成本很高），而是专注于使用随机梯度下降 (SGD) 等方法调整用户向量，并对最新数据采用更高的学习率。例如，如果用户突然开始给科幻电影打高分，他们的向量就会在嵌入空间中向科幻物品向量靠近。这种增量更新确保模型保持响应性，同时不影响长期偏好的稳定性。
另一种策略是结合显式反馈机制和时间衰减。系统可以为最新互动（例如点击、点赞）分配更高的权重，并逐渐降低较旧数据的影响力。例如，电商平台可以使用指数衰减来降低六个月前购买的影响，同时强调上周的产品浏览。此外，实时事件流（例如 Apache Kafka）可以在用户跳过推荐歌曲或中途放弃观看视频时触发即时向量调整。将协同过滤与基于内容的特征（例如物品描述）相结合的混合模型进一步提高了适应性——如果用户最近的购买包括徒步装备，即使协同信号稀疏，内容感知向量也可以突出显示相关物品。定期的 A/B 测试有助于验证这些更新，确保更改能够提高点击率等指标，同时避免过度拟合噪声。