上下文感知推荐系统是一种推荐引擎，它在用户-项目交互之外，还会整合额外的上下文信息以提高相关性。传统的推荐系统，如协同过滤或基于内容的推荐方法，侧重于根据历史偏好或项目属性来匹配用户与项目。上下文感知系统则添加了时间、位置、设备类型、天气或用户活动等层信息来优化推荐结果。例如，音乐应用可能会在早高峰通勤时推荐欢快的播放列表，而在晚上推荐轻松的曲目，即使该用户通常喜欢相同的音乐类型。通过利用实时或情境数据，这些系统克服了假设用户偏好是静态的局限性。
从技术上讲，上下文感知系统通过预过滤、后过滤或上下文建模等方法将上下文数据整合到其算法中。预过滤是指在应用推荐逻辑之前根据上下文过滤数据集——例如，仅在雨季显示雨衣。后过滤则是在生成推荐后进行调整——例如，在旅行应用中优先显示附近的餐馆。上下文建模直接将上下文嵌入到推荐算法中，通常使用张量分解（例如，三维用户-项目-上下文矩阵）或深度学习架构。对于开发者而言，实现这一点可能需要扩展现有的推荐框架（例如 TensorFlow Recommenders），使其能够同时处理用户和项目数据以及上下文特征。零售应用可以使用位置数据，当用户靠近实体店时突出显示店内促销活动，将用户偏好与现实世界的行为结合起来。
挑战包括管理数据复杂性和确保可扩展性。收集和处理上下文数据——例如来自设备的传感器输入——需要强大的管道来处理实时流。隐私也是一个问题，因为系统必须匿名化敏感上下文（例如，精确的 GPS 坐标）。测试也至关重要：如果在夏季推荐冬衣，如果模型误解了季节趋势，这在上下文上可能是错误的。开发者需要通过 A/B 测试验证上下文如何影响用户交互。尽管存在这些障碍，上下文感知系统在电子商务、旅游和媒体等领域非常有用，因为情境因素会极大地影响决策。通过巧妙地整合上下文，开发者可以构建感觉更直观、更个性化的系统。