連續(xù)嵌入空間

?????? 推薦系統(tǒng)通常會(huì)將用戶和項(xiàng)目（或商品）表示為向量或嵌入（embeddings），這些向量被映射到一個(gè)稱為嵌入空間（embedding space）的數(shù)學(xué)空間中。在這個(gè)空間中，相似的用戶或項(xiàng)目會(huì)在向量空間中靠近彼此，而不相似的則會(huì)遠(yuǎn)離。

?????? 當(dāng)用戶和項(xiàng)目被映射到連續(xù)嵌入空間時(shí)，它們之間的相似度可以通過向量之間的距離來衡量。在這個(gè)空間中，找到相似的項(xiàng)目就意味著找到與目標(biāo)項(xiàng)目在向量空間中距離較近的其他項(xiàng)目。這種方法使得推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的行為或偏好來找到與之相似的項(xiàng)目，從而進(jìn)行個(gè)性化的推薦。