Você transmite o comportamento de moda em constante mudança dos usuários para o modelo. Como você deve usar os dados recebidos para manter as recomendações atualizadas?

Retreinar continuamente o modelo com uma combinação de dados existentes e os novos dados é crucial para capturar o comportamento de moda em constante mudança dos usuários. Isso garante que o modelo se adapte às tendências recentes (novos dados) enquanto mantém o conhecimento sobre padrões históricos (dados existentes), evitando a perda de informações valiosas e garantindo a robustez do modelo. Retreinar apenas com novos dados pode levar à "deriva de conceito" (concept drift), onde o modelo esquece padrões antigos que ainda podem ser relevantes. Usar novos dados apenas como conjunto de teste não atualiza o modelo, e treinar apenas com novos dados e testar com dados antigos não reflete o desempenho em dados atuais.