embedding在推荐系统中的作用

在推荐系统中，embedding主要用于将用户和物品映射到一个低维向量空间中，从而能够更好地度量它们之间的相似度。具体来说，embedding可以将用户和物品表示成向量，使得相似的用户和物品在向量空间中距离更近，不相似的用户和物品距离更远。这种表示方式可以通过计算向量之间的余弦相似度来实现推荐。此外，embedding还可以用于解决稀疏性问题，因为它可以将高维稀疏的特征转换成低维稠密的向量，从而提高模型的泛化能力和推荐质量。