用户向量和产品向量是推荐系统中的基本组成部分，尤其是在协同过滤方法中。用户向量在潜在空间（较低维度的表示）中代表用户的偏好或特征。用户向量中的每个维度都捕捉了从用户行为推断出的抽象特征，例如对特定类型的偏好或交互模式。例如，在电影推荐系统中，用户向量可能编码了用户对动作片与喜剧片的偏好程度。产品向量（通常称为物品向量）对产品、电影或其他物品执行相同操作。产品向量捕捉了类型、风格或目标受众等属性。例如，一部电影的向量可能反映了其在动作、浪漫或悬疑方面的平衡。关键区别在于视角：用户向量建模的是用户是谁，而产品向量建模的是物品是什么。
这些向量通常在模型训练期间一起创建和优化。例如，在矩阵分解中，目标是将用户-物品交互矩阵（例如评分）分解为两个较小的矩阵：一个包含用户向量，另一个包含产品向量。用户向量和产品向量的点积近似于用户对该物品的预测交互（例如评分）。例如，如果用户向量在对应于“科幻”和“冒险”的维度上具有高值，而电影的向量在这些维度上也得分很高，它们的点积将很大，表示强烈的推荐匹配。训练会调整两个向量，以最小化已知交互上的预测误差，确保它们在共享潜在空间中有意义地对齐。
从开发人员的角度来看，用户和产品向量通常在 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架中作为嵌入层处理。例如，在基于 PyTorch 的推荐器中，您可以定义 user_embeddings = nn.Embedding(num_users, latent_dim) 和 product_embeddings = nn.Embedding(num_products, latent_dim)。在推理过程中，检索推荐涉及计算用户嵌入与所有产品嵌入之间的相似度得分（例如，使用余弦相似度）。实际挑战包括管理用户-物品数据的稀疏性以及确保大规模系统的高效计算。理解这种区别有助于调试：如果推荐看起来有问题，检查用户向量是否未能捕捉偏好或产品向量是否错误地表示了物品特征，可以指导改进。