嵌入（Embeddings）在推荐引擎中发挥着关键作用，它们将高维、稀疏的数据（如用户偏好或项目属性）转换为稠密、低维的向量，从而捕捉有意义的关系。 这些向量充当用户、项目或其他实体的数值表示，使系统能够测量相似性并预测交互。 例如，在电影推荐系统中，嵌入可以将用户对类型或演员的偏好以及电影的主题或演员阵容编码为向量。 通过计算这些向量之间的距离（例如，使用余弦相似度），引擎可以识别与用户偏好相符的电影。 这种方法用自动学习数据中的潜在模式取代了手动特征工程。
嵌入解决了推荐系统中常见的可扩展性和稀疏性挑战。 诸如矩阵分解之类的传统方法难以处理大型数据集或冷启动场景（例如，交互数据有限的新用户或项目）。 嵌入通常使用诸如 Word2Vec、自动编码器或协同过滤模型之类的神经网络生成，可以有效地表示数百万用户和项目。 例如，电子商务平台可以使用嵌入来基于购买历史或浏览行为对相似产品进行分组，即使显式用户评分是稀疏的。 嵌入还可以通过将不同数据类型对齐到共享向量空间中来实现跨域推荐，例如，基于用户的音乐偏好来推荐书籍。
最后，嵌入通过捕获细致的用户行为来支持个性化。 例如，流媒体服务可能会结合用户观看历史记录、内容元数据（例如，类型、导演）和时间模式（例如，周末与工作日观看）的嵌入来改进推荐。 诸如序列建模（例如，使用transformers）之类的技术可以生成随用户交互而发展的动态嵌入，从而改善实时推荐。 此外，嵌入允许混合方法 - 将协同过滤（用户-项目交互）与基于内容的过滤（项目属性）相结合 - 以处理多样化的数据源。 通过将复杂的关系压缩为可管理的向量，嵌入在计算效率与推荐准确性之间取得平衡，使其成为现代推荐引擎的基础。