商品推荐算法中，Python词向量计算与嵌入起着重要作用。嵌入是将商品或用户表示为低维度的向量空间中的向量，可以捕捉到商品或用户之间的相似性和关联性。在商品推荐算法中，嵌入向量有几个主要作用：相似性计算、推荐排序、解决冷启动问题和处理多模态数据。通过计算嵌入向量之间的距离或相似度，可以找到与用户喜好相似的商品并进行个性化推荐。根据用户的历史行为和商品的嵌入向量，可以对推荐结果进行排序。对于新用户或新商品，通过使用嵌入向量可以进行基于商品特征或用户属性的推荐。此外，在多模态推荐中，嵌入向量可以统一不同模态的数据表示。总的来说，Python词向量计算与嵌入在商品推荐算法中扮演着关键的角色。