正则化技术对于防止推荐算法中的过拟合至关重要，它们能确保模型在新数据上具有良好的泛化能力。三种广泛使用的方法包括 L1/L2 正则化、Dropout 和早停。每种方法都以不同方式解决过拟合问题，通常通过在训练期间添加约束或噪声。这些技术在数据稀疏且嵌入向量高维的推荐系统中尤为重要。
L1 和 L2 正则化是基础方法，它们在损失函数中添加惩罚项。L1 正则化（Lasso）通过惩罚模型权重的绝对值来鼓励稀疏性，这有助于剪除不相关的特征。例如，在用于协同过滤的矩阵分解中，对用户和项目嵌入矩阵应用 L1 正则化可以减少不太重要的隐因子（latent factors）的影响。L2 正则化（Ridge）惩罚权重的平方范数，促使权重值较小但不为零。这对于防止嵌入向量中的大权重值非常有用，因为大权重值可能过度强调特定的用户-项目交互。TensorFlow 或 PyTorch 等库通过优化器配置可以轻松实现这些惩罚。
Dropout 在训练期间随机停用一部分神经网络节点，迫使模型学习更鲁棒的模式。在神经推荐模型（例如，神经协同过滤）中，Dropout 可以应用于嵌入层或隐藏层，以防止模型过度依赖特定的用户或项目特征。例如，对嵌入向量应用 20% 的 Dropout 率可以确保模型不会过度关注单个隐因子。在推理时，Dropout 会被关闭，并且权重会按比例缩放以弥补缺失节点的影响。这项技术在具有复杂架构的基于深度学习的推荐系统中特别有效。
早停 在验证性能趋于稳定时停止训练，避免过度拟合训练数据。例如，在使用交替最小二乘法（ALS）训练推荐模型时，可以监控在保留数据集（held-out dataset）上的 RMSE 等验证指标。一旦验证误差在设定的 epoch 数内不再改善，训练就会停止。这种方法简单而有效，不需要改变模型架构。此外，诸如嵌入正则化（惩罚嵌入向量的范数）或噪声注入（向输入数据添加随机噪声）等技术也可以进一步稳定训练。结合使用这些方法通常能获得最佳结果，从而平衡模型复杂性和泛化能力。