在电商平台中，嵌入（embeddings）用于将非结构化或高维数据转化为紧凑的数值表示，这些表示能够捕捉商品、用户或搜索查询之间的关系。三种特别有用的嵌入类型包括**商品嵌入（product embeddings）**、**用户嵌入（user embeddings）**和**查询嵌入（query embeddings）**。每种类型都解决了电商领域的特定挑战，例如改善推荐、个性化体验和增强搜索相关性。
商品嵌入根据商品标题、描述、图片或购买历史等属性，在向量空间中表示商品。例如，使用 Word2Vec 处理文本或 ResNet 处理图片等技术，在用户互动数据（例如，点击、购买）上训练模型，可以创建使相似商品聚集在一起的嵌入。这使得推荐系统能够建议具有相似特征或互补用途的商品。例如，一家鞋类零售商可以使用这些嵌入来向浏览过越野跑鞋的用户推荐徒步靴，通过捕捉“户外”或“耐用”等共同属性。将多模态数据（文本+图片）组合成单个嵌入通常比单独使用单个特征产生更丰富的表示。
用户嵌入通过编码用户的行为，如浏览历史、购买和搜索模式来建模用户行为。协作过滤或序列模型（例如，Transformers）等技术可以生成将具有相似偏好的用户分组的嵌入。例如，经常购买有机护肤品的用户可能与具有环保兴趣的其他用户嵌入在相近的位置，从而使平台能够个性化产品信息流或促销活动。基于会话的嵌入还可以捕捉短期意图，例如用户在假期搜索“礼物创意”。这些嵌入驱动动态推荐系统，并有助于预测未来的购买或流失风险。
查询嵌入通过将搜索词映射到语义空间来改善搜索功能。Sentence-BERT 或 FastText 等工具将用户查询（例如，“实惠的无线耳机”）转换为向量，这些向量可以匹配相关的商品嵌入，即使措辞与目录数据不同。这实现了语义搜索，其中搜索“坚固的笔记本电脑包”可以检索到标记为“耐用笔记本电脑套”的商品。将查询嵌入与用户嵌入相结合可以进一步个性化结果——例如，优先向有购买游戏配件历史的用户推荐游戏笔记本电脑。多语言嵌入还可以帮助全球平台在不同语言中提供一致的结果，例如将西班牙语的“zapatillas”映射到英语目录中的“sneakers”。
通过集成这些嵌入，电商平台可以创建内聚的系统，在其中商品发现、用户个性化和搜索准确性协同工作，以改善用户体验并提高参与度。