Je streamt het veranderende mode-gedrag van gebruikers naar het model. Hoe moet je inkomende data gebruiken om aanbevelingen actueel te houden?

Om aanbevelingen actueel te houden bij veranderend gebruikersgedrag, is het essentieel om het model continu opnieuw te trainen op een combinatie van bestaande en nieuwe data. Alleen trainen op nieuwe data zou leiden tot 'catastrofale vergeten', waarbij het model kennis over oudere patronen verliest. Trainen op bestaande data en nieuwe data als testset gebruiken, of vice versa, is ineffectief voor modelupdates; de testset dient voor evaluatie, niet voor training. Een combinatie van beide datasets zorgt ervoor dat het model zowel historische patronen als recente trends leert, wat cruciaal is voor relevante en actuele aanbevelingen.