根据浏览行为构建用户嵌入涉及将用户的交互数据转换为数字表示，以捕捉其偏好和习惯。这通常通过收集和处理原始事件数据（例如页面浏览、点击或搜索查询），然后应用机器学习模型创建密集向量（嵌入）来总结行为模式。例如，如果用户经常访问电子产品页面并花费时间比较价格，他们的嵌入可能会突出对科技产品的兴趣和价格敏感性。关键步骤包括数据收集、特征工程和模型训练，将行为映射到向量空间。
该过程始于聚合用户活动日志，例如访问的 URL、在每个页面花费的时间、点击率或搜索词。这些原始事件被清洗并组织成序列或会话。例如，用户的浏览会话可以表示为带有时间戳的产品类别 ID 序列（例如，/electronics, /books）。页面类型或商品 ID 等分类特征通常使用独热编码或 TF-IDF 等技术进行编码，而时间特征（例如，会话时长）则进行归一化。为了处理序列，可以使用循环神经网络（RNN）或 Transformer 等方法处理时间顺序数据，而对于非顺序行为， averaging word embeddings（例如 Word2Vec）等更简单的方法可能就足够了。
数据结构化后，神经网络或矩阵分解等模型会生成嵌入。例如，双塔神经网络可以将用户的浏览历史作为输入，并输出一个 128 维的向量。模型的训练目标是最小化一个损失函数，该函数鼓励相似的用户（例如，购买相同产品的用户）拥有更接近的嵌入。负采样——将用户的行为与随机用户或不相似的用户进行比较——通常用于提高对比度。TensorFlow 或 PyTorch 等库简化了这些模型的实现。训练后，嵌入可用于产品推荐、用户聚类或预测用户流失等任务。一个实际示例是电商平台使用嵌入将浏览 DIY 工具的用户分组，以便为该细分市场进行有针对性的推广。挑战包括处理稀疏数据（活动极少的用户）以及高效地更新嵌入，因为用户行为会不断变化。