關(guān)聯(lián)嵌入模型是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于學(xué)習(xí)實(shí)體之間的關(guān)系。它是一種基于矩陣分解的技術(shù)，可以用于推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)分析、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域。

關(guān)聯(lián)嵌入模型通過將實(shí)體表示為低維向量進(jìn)行建模，從而學(xué)習(xí)實(shí)體之間的相似性和差異性。這些向量通常被稱為嵌入或表示。在這種模型中，實(shí)體可以是用戶、商品、標(biāo)簽、文檔或任何其他對(duì)象。

在學(xué)習(xí)嵌入時(shí)，關(guān)聯(lián)嵌入模型利用多種信息源，例如實(shí)體之間的交互、實(shí)體的屬性、實(shí)體的文本描述等。這些信息源可以通過不同的方式進(jìn)行整合，例如加權(quán)、拼接或級(jí)聯(lián)。在建模過程中，關(guān)聯(lián)嵌入模型通常使用優(yōu)化算法（例如隨機(jī)梯度下降）來最小化預(yù)測(cè)誤差，并通過正則化來避免過度擬合。

一些常見的關(guān)聯(lián)嵌入模型包括矩陣分解模型（例如SVD、PMF和NMF）、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型（例如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和基于圖的模型（例如隨機(jī)游走和圖卷積網(wǎng)絡(luò)）。

關(guān)聯(lián)嵌入模型已被廣泛應(yīng)用于許多實(shí)際問題，例如電影推薦、社交網(wǎng)絡(luò)分析和搜索引擎。它們已成為現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支。