推荐模型中的反馈循环是一种机制，允许系统从用户交互中学习并调整未来的推荐。它通过收集用户对推荐的响应数据（例如点击、购买或跳过）来工作，并使用这些数据来更新模型。 例如，如果用户经常点击系统推荐的动作电影，模型可以在未来的建议中优先考虑类似的内容。 此过程确保模型能够随着时间的推移适应不断变化的用户偏好或趋势。 反馈可以是显式的（例如，评分）或隐式的（例如，在产品页面上的停留时间），其中隐式信号通常更丰富且更容易大规模收集。
为了实现反馈循环，开发人员通常使用在线学习或定期批量重新训练等技术。 在线学习随着新的用户交互流的进入而逐步更新模型，从而实现实时适应。 例如，使用 Apache Kafka 或 Flink 等工具的流式传输管道可以处理点击事件，并在近乎实时的时间内更新矩阵分解模型。 另一方面，批量重新训练涉及定期在包含最新反馈的更大数据集上重新训练模型。 混合方法也很常见——例如，新闻推荐系统可能会使用在线学习来适应突发新闻趋势，同时运行每日批量作业来优化长期用户偏好。 强化学习 (RL) 是另一种方法，其中模型将推荐视为动作，并针对一段时间内的累积奖励（例如，用户参与度）进行优化。
然而，反馈循环会带来挑战。 过度依赖用户交互可能会产生过滤气泡，模型会在其中强化现有的偏见。 例如，音乐应用程序可能会反复向点击流行歌曲的用户推荐流行歌曲，而忽略他们偶尔对爵士乐的兴趣。 为了缓解这种情况，开发人员通常会采用探索策略，例如偶尔建议随机项目，或者使用感知多样性的排名算法。 监控也至关重要：诸如推荐多样性、用户保留率和 A/B 测试之类的指标有助于评估反馈循环是在改善还是降低性能。 诸如 TensorFlow Extended (TFX) 或 MLflow 之类的工具可以跟踪数据漂移和模型准确性的变化。 通过平衡反馈驱动的适应与有意的设计选择，开发人员可以创建在不牺牲意外发现或包容性的情况下保持相关的推荐系统。