有几种机器学习模型被广泛用于创建产品和用户向量，这对于推荐系统和个性化等任务至关重要。最常见的方法包括矩阵分解技术、从自然语言处理 (NLP) 改编的词嵌入方法以及基于神经网络的模型。这些方法旨在在共享向量空间中表示产品和用户，从而能够基于他们的交互进行相似性比较或预测。
像矩阵分解（例如，奇异值分解或 SVD）这样的传统方法将用户-项目交互矩阵分解为低维用户和产品向量。例如，在协同过滤中，用户-项目评级矩阵被拆分为两个矩阵：一个代表用户，另一个代表产品。这些矩阵中的每一行都对应于捕获潜在特征（例如，对电影类型的偏好）的向量。像 Surprise 或 implicit 这样的库提供了这些算法的实现。另一种方法是 word2vec 或其变体（例如，item2vec），它将用户交互视为序列（如 NLP 中的句子），并通过预测相关项目来学习嵌入。例如，Spotify 的播放列表推荐使用 item2vec 基于播放列表中歌曲的共同出现来建模歌曲。
像自编码器或双塔架构这样的神经网络也很受欢迎。自编码器通过重建输入信号将交互数据压缩为密集向量，而双塔模型（用于检索系统）则为用户和产品训练单独的塔。例如，YouTube 的推荐系统使用双塔模型将用户观看历史和视频元数据映射到向量中。更高级的方法，如 BERT 或图神经网络 (GNN)，可以结合上下文或图结构数据。基于 BERT 的模型编码产品的文本描述，而 GNN 则捕获用户-产品交互图中的关系。像 TensorFlow Recommenders 或 PyTorch 这样的工具简化了这些架构的实现。模型的选择取决于数据类型（例如，结构化、文本、图）和可伸缩性需求。