Een aanbevelingsmodel heeft aanvankelijk de aankopen van klanten verhoogd, maar de impact ervan is in de loop van de tijd afgenomen, terwijl het geïmplementeerde model niet is veranderd. Wat moet u doen om de prestaties te verbeteren?

De prestaties van een aanbevelingsmodel kunnen afnemen door concept drift, waarbij de relatie tussen invoer en uitvoer verandert door verschuivingen in klantgedrag of productaanbod (voorraad). Door het model periodiek opnieuw te trainen met zowel de oorspronkelijke als nieuwe gegevens, kan het zich aanpassen aan deze veranderingen en zijn relevantie en effectiviteit behouden. Alleen opnieuw bouwen is te drastisch en negeert de waarde van eerdere gegevens. Hyperparameters afstemmen helpt niet tegen concept drift, en alleen trainen met oorspronkelijke gegevens en regularisatie toevoegen lost het probleem van veranderende data niet op.