将上下文感知功能集成到推荐模型中，需要捕获影响用户偏好的情境数据，如时间、位置、设备或社交情境，并将其与传统的用户-物品交互数据相结合。目标是通过反映真实世界的条件来使推荐更具相关性。例如，音乐应用可能会在通勤时间优先推荐欢快歌曲，而在晚上则推荐放松的曲目。为此，开发者首先需要识别哪些上下文因素对用户行为有显著影响——这需要分析历史数据或领域知识。常见的上下文类型包括时间（一天中的时间、季节）、空间（GPS 坐标、场所类型）和环境因素（天气、设备类型）。
对上下文感知功能建模通常涉及扩展现有的推荐算法。对于协同过滤方法，可以将上下文作为附加维度添加到用户-物品交互矩阵中，或通过张量分解（其中第三个维度表示上下文）来实现。基于神经网络的模型，如深度因子分解机或 Transformer 架构，可以将上下文作为其输入层的一部分进行处理。例如，双塔模型可以在一个塔中编码用户-上下文交互，在另一个塔中编码物品特征，最终得分反映两者。注意力机制对于动态加权不同上下文因素的重要性特别有用（例如，在餐厅推荐中强调位置，但在流媒体内容中强调一天中的时间）。混合方法，例如将基于规则的过滤器（例如，“夏季排除冬季服装”）与机器学习预测相结合，也很常见。
实现需要仔细的数据预处理和系统设计。上下文数据必须进行归一化（例如，将时间戳转换为周期性特征）或嵌入（例如，将位置映射到地理集群）。实时系统需要低延迟地访问上下文数据，这可能涉及与外部 API（例如，天气服务）或设备传感器集成。A/B 测试对于验证上下文感知功能的影响至关重要：例如，一个电子商务平台可以测试在暴风雨期间，将“雨天”作为一个上下文标志是否会增加雨伞销量。挑战包括避免对稀疏上下文组合的过拟合以及平衡计算开销。TensorFlow Recommenders 或 PyTorch 等库可以简化原型开发，但生产系统通常需要自定义优化，例如缓存上下文嵌入或剪除不相关的上下文维度以保持可伸缩性。