物品嵌入是密集的向量表示，它将物品（例如产品、电影或文章）编码到低维空间中，捕获其内在特征和关系。在推荐系统中，这些嵌入使算法能够根据用户交互或物品属性来理解物品之间的相似性。例如，在电影推荐系统中，嵌入可能会将具有相似类型、主题或观看偏好的电影在向量空间中放置得更靠近。这使得系统能够推荐与用户过去行为在上下文中相关的物品，即使这些物品缺乏明确的元数据重叠。通过将物品转换为数值向量，嵌入简化了相似性计算（例如使用余弦相似度）的过程，并能够实现大规模的高效个性化。
物品嵌入通常通过分析用户-物品交互或物品元数据中的模式的算法来学习。在协同过滤中，矩阵分解将用户-物品交互矩阵（例如评分或点击）分解为两个低维矩阵：一个代表用户，另一个代表物品。例如，Netflix 可能使用这种方法来推导嵌入，其中被相似用户喜欢的电影会聚集在一起。对于基于内容的系统，可以使用 Word2Vec 处理文本描述或使用卷积神经网络处理图像等技术，从物品特征（例如文本、图像）生成嵌入。神经协同过滤模型，例如使用深度学习的模型，结合交互数据和内容特征来创建同时捕获用户偏好和物品特征的嵌入。这些方法有助于发现潜在模式，例如某些演员或关键词如何影响用户的选择，而这些模式并未直接体现在数据中。
物品嵌入的实际价值在于它们能够处理稀疏数据并提高计算效率。通过将高维物品数据（例如用户交互或元数据）压缩到密集向量中，嵌入降低了比较数百万物品的复杂性。例如，像亚马逊这样的电子商务平台使用嵌入通过识别向量相似性来推荐产品，即使在用户交互历史有限的情况下也是如此。嵌入还通过在共享向量空间中对齐来自不同领域的物品，从而实现跨领域推荐（例如根据电影偏好推荐书籍）。混合系统通常会融合协同过滤和基于内容的嵌入，以利用交互信号和物品属性，从而提高推荐质量。总的来说，嵌入为现代推荐系统提供了可扩展、灵活的基础，平衡了准确性和计算性能。