Embeddings介绍

Embedding 是个英文术语，如果非要找一个中文翻译对照的话，我觉得“向量化”（Vectorize）最合适。Embedding 的过程，就是把数据集合映射到向量空间，进而把数据进行向量化的过程。Embedding 的目标，就是找到一组合适的向量，来刻画现有的数据集合。

Embedding 技术对深度学习推荐系统的重要性

Embedding 是处理稀疏特征的利器。因为推荐场景中的类别、ID 型特征非常多，大量使用 One-hot 编码会导致样本特征向量极度稀疏，而深度学习的结构特点又不利于稀疏特征向量的处理，因此几乎所有深度学习推荐模型都会由 Embedding 层负责将稀疏高维特征向量转换成稠密低维特征向量。
Embedding 可以融合大量有价值信息，本身就是极其重要的特征向量。相比由原始信息直接处理得来的特征向量，Embedding 的表达能力更强，特别是 Graph Embedding 技术被提出后，Embedding 几乎可以引入任何信息进行编码，使其本身就包含大量有价值的信息，所以通过预训练得到的 Embedding 向量本身就是极其重要的特征向量。