维护和更新推荐系统需要持续监控、数据刷新和模型重新训练，以确保相关性和准确性。该过程首先要跟踪关键性能指标，如点击率、转化率或用户参与度评分。例如，如果一个电子商务推荐系统显示产品点击率下降，可能表明产品数据过时或用户偏好发生变化。定期摄取新的数据至关重要，例如新的用户互动、商品库存更新或季节性趋势。自动化管道可以通过从数据库、日志或 API 中提取数据并对其进行预处理以供模型使用来简化此过程。如果没有一致的数据更新，系统可能会推荐已停产的产品或忽略新兴趋势。
模型重新训练是下一步。静态模型会随着时间的推移而退化，因为用户行为会发生变化。一种常见的方法是使用最新数据安排定期重新训练（例如，每周）。例如，流媒体服务可能会每天重新训练其推荐模型，以考虑新的内容发布或观众习惯的变化。在线学习等技术（其中模型会随着新数据的出现而逐步更新）也可以帮助适应实时变化。此外，针对当前生产模型进行 A/B 测试新的算法或超参数可确保更新能够提高性能。例如，针对基于神经网络的方法测试协作过滤方法可能会揭示哪种方法更好地捕捉用户偏好。
最后，反馈循环和错误分析对于长期维护至关重要。收集显式反馈（例如，赞/踩按钮）或隐式信号（例如，会话持续时间）有助于识别差距。如果用户持续跳过平台上的推荐视频，分析这些案例可能会揭示用户个人资料和内容功能之间的不匹配。像 SHAP 值或注意力机制这样的工具可以解释为什么会做出特定的推荐，从而帮助调试。数据集和模型的版本控制以及回滚策略可确保在更新引入错误时保持稳定性。例如，如果新的算法优先考虑低质量的点击诱饵，新闻推荐系统可能会恢复到以前的模型版本。定期进行偏差或公平性审计，例如检查某些用户群体是否收到不成比例的无关建议，也可以保持信任度和可用性。