跨供应商或市场规范化向量涉及标准化它们的格式、比例和表示，以确保兼容性。当合并来自多个来源的数据（例如 API、数据库或第三方服务）时，这一点至关重要，因为它们可能使用不同的约定。例如，一个供应商可能将产品特征表示为缩放到 0 到 1 之间的 100 维向量，而另一个供应商使用值范围为 -1 到 1 的 512 维向量。为了规范化这些向量，您首先使用调整大小、填充或截断等技术对齐它们的维度和比例，然后缩放到一个公共范围（例如，最小-最大规范化）。这确保了向量可以统一比较或处理，例如在相似性搜索或机器学习模型中。
一个实用的方法包括三个步骤：数据对齐、标准化和验证。数据对齐解决了结构性差异。如果供应商提供的向量长度不同，您可以使用降维（例如 PCA）或填充。对于缩放，应用诸如最小-最大规范化（例如，将值映射到 [0, 1]）或 z 分数标准化（平均值为 0，标准差为 1）之类的技术。例如，如果供应商 A 使用 0-100 标度，而供应商 B 使用 -5 到 5，则最小-最大规范化会将两者都转换为 0-1。此外，处理缺失值——一些供应商可能会省略特征，需要插补（例如，用零或平均值填充）。诸如 scikit-learn 的 StandardScaler 之类的工具或 Python/Pandas 中的自定义逻辑可以自动执行这些步骤。
最后，验证规范化后的向量以确保一致性。测试等效项目（例如，来自两个供应商的相同产品）之间的距离（例如，余弦相似度）在规范化后是否得到保留。例如，如果来自不同供应商的两个产品向量代表同一个项目，则它们在规范化后的余弦相似度应该很高。自动化单元测试可以检查预期的范围、维度和相似度阈值。监控也很关键——供应商可能会更新他们的数据格式，因此要跟踪随时间的漂移。在电子商务中，规范化来自亚马逊和 eBay 的产品嵌入可能涉及将文本和图像特征对齐到共享空间中，以用于推荐系统。通过系统地解决结构、缩放和验证挑战，开发人员可以创建强大的跨供应商向量互操作性管道。