预训练嵌入通过提高效率、处理稀疏数据和利用现有知识，在推荐系统中提供了显著优势。这些嵌入是项目、用户或文本的密集向量表示，在应用于特定推荐任务之前，已在大型数据集上进行了训练。通过使用这些预构建的表示，开发者可以减少训练时间，提高模型性能，并解决冷启动问题等常见挑战。
一个关键好处是计算和数据需求的减少。从零开始训练嵌入需要大型数据集和大量的处理能力，这对于小型团队或数据有限的应用来说可能不切实际。预训练嵌入，例如来自 BERT（用于文本）或 ResNet（用于图像）等模型的嵌入，已经从大量数据集中捕获了通用模式。例如，在电影推荐系统中，使用电影描述的预训练文本嵌入可以立即捕获语义关系（例如，将“科幻”与“太空探索”关联起来），而无需在数百万用户评论上进行训练。这加快了开发速度，并允许模型专注于学习用户偏好，而不是基本项目特征。
另一个优势是改进了对稀疏或冷启动场景的处理。在推荐系统中，新用户或新项目通常缺乏足够的交互数据，使得个性化推荐变得困难。预训练嵌入提供了一个有意义的起点。例如，一个没有购买历史的新产品仍然可以使用从其描述或图像衍生的嵌入来表示，使系统能够根据与现有项目的相似性来推荐它。类似地，活动极少的用户如果他们的稀疏交互与预训练嵌入中编码的更广泛模式一致，仍然可能会收到相关的建议。这减少了对通常不完整的显式用户-项目交互的依赖。
最后，预训练嵌入实现了跨领域的迁移学习。在一个类型的数据（例如，电子商务产品描述）上训练的嵌入可以进行少量调整，就能适应相关任务（例如，推荐文章或视频）。例如，服装零售商可以使用来自视觉模型的图像嵌入来推荐视觉上相似的商品，即使原始模型并非在时尚数据上训练。开发者还可以针对特定用例微调这些嵌入，例如为利基流媒体平台调整电影类型嵌入，而无需从零开始。这种灵活性使得预训练嵌入成为构建可扩展、适应性强的推荐系统的实用工具。