Si trasmettono in streaming i comportamenti mutevoli degli utenti in fatto di moda nel modello. Come si dovrebbero usare i dati in arrivo per mantenere aggiornate le raccomandazioni?

Riapprendere continuamente il modello su una combinazione di dati esistenti e nuovi dati è la strategia più efficace per mantenere aggiornate le raccomandazioni in un contesto di comportamenti utente in evoluzione. Questo approccio consente al modello di adattarsi alle nuove tendenze (catturate dai nuovi dati) pur mantenendo la conoscenza dei pattern storici (dai dati esistenti), prevenendo la perdita di informazioni preziose. Riapprendere solo sui nuovi dati causerebbe l'oblio delle tendenze passate e una potenziale regressione delle prestazioni. Addestrare sui dati esistenti e usare i nuovi dati come set di test, o viceversa, sono strategie di valutazione, non di aggiornamento del modello, e non permettono al modello di imparare dai dati più recenti per migliorare le raccomandazioni.