要训练用于推荐任务的嵌入向量，通常首先将用户和物品表示为低维空间中的向量。 这是通过使用从交互数据中学习的算法来完成的，例如用户点击、购买或评分。 一种常见的方法是协同过滤，其中模型识别用户与物品交互方式中的模式。 例如，矩阵分解将用户-物品交互矩阵分解为两个较小的矩阵：一个表示用户嵌入向量，另一个表示物品嵌入向量。 这些嵌入向量经过优化，使用户和物品向量的点积可以预测它们的交互（例如，评分）。 也可以使用神经方法，例如神经协同过滤 (NCF) 或双塔模型（例如，用户塔和物品塔），其中通过训练用于最小化预测误差的神经网络来学习嵌入向量。
更新嵌入向量涉及使用新数据重新训练模型以保持相关性。 一种方法是定期批量重新训练，其中整个模型以固定的时间间隔（例如，每天或每周）在新鲜数据上重新训练。 这对于具有可预测数据模式的平台非常有效，但可能需要大量资源。 或者，可以使用在线学习等技术应用增量更新。 例如，像 TensorFlow Extended (TFX) 这样的工具或自定义管道可以处理流数据，通过随机梯度下降近乎实时地调整嵌入向量。 例如，如果用户开始与新的产品类别进行交互，则可以通过将最新的交互输入到模型中来更新其嵌入向量，而无需完全重新训练。 使用先前嵌入向量进行预热重新训练等混合方法可以平衡效率和准确性。
处理动态数据需要额外的策略。 对于冷启动物品或用户（那些没有交互历史记录的用户），可以使用辅助数据（如物品元数据（例如，产品描述）或用户人口统计数据）来初始化嵌入向量。 例如，流媒体平台上的新电影可以使用类型、导演或关键字来生成初始嵌入向量。 基于图的方法，如图神经网络 (GNN)，也可以通过在用户-物品交互图上传播信息来更新嵌入向量。 像 PyTorch Geometric 这样的工具通过将交互建模为图中的边来简化此过程。 最后，评估至关重要：像 recall@k 这样的指标或 A/B 测试可确保嵌入向量在更新后仍然有效。 例如，电子商务平台可能会跟踪更新后的嵌入向量是否提高了新用户的点击率。