推薦模型最初增加了客戶購買量，但其影響力隨時間下降，而部署的模型並未改變。您應該如何做才能提高效能？

推薦模型效能隨時間下降，但模型本身未變，這通常是因為底層資料分佈發生了變化，即資料漂移 (data drift)。庫存變化和客戶行為演變是典型的資料漂移來源。因此，定期使用原始訓練資料結合新資料來重新訓練模型，能讓模型適應這些變化，保持其推薦的相關性和準確性。 從頭開始重建模型過於激進，且未解決根本問題。定期調整超參數無法解決資料漂移問題。僅使用原始資料重新訓練並添加正規化，忽略了新資料的重要性，且正規化主要用於防止過擬合，而非應對資料漂移。