基于内容的推荐算法与特征工程（数据标准化）

今天药忘吃喽~ 2022-10-29 13:29 165阅读 0赞

# 基于内容的推荐算法 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc5NjQwMw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*  Content-based Recommendations (CB) 根据推荐物品或内容的元数据，发现物品的相关性，再基于用户过去的喜好记录，为用户推荐相似的物品。
 *  通过抽取物品内在或者外在的**特征值**，实现相似度计算。  
    比如一个电影，有导演、演员、用户标签UGC、用户评论、时长、风格等等，都可以算是特征。
 *  将用户（user）个人信息的特征（基于喜好记录或是预设兴趣标签），和物品（item）的特征相匹配，就能得到用户对物品感兴趣的程度  
    在一些电影、音乐、图书的社交网站有很成功的应用，有些网站还请专业的人员对物品进行基因编码/打标签（PGC）

# 相似度计算 #

相似度的评判，可以用距离表示，而一般更常用的是“余弦相似度”  
欧式距离  
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余弦相似度

![在这里插入图片描述][20210215145126525.png]  
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# 基于内容的推荐算法 #

**对于物品的特征提取 —— 打标签（tag）**

*  专家标签（PGC）
 *  用户自定义标签（UGC）
 *  降维分析数据，提取隐语义标签（LFM）

**对于文本信息的特征提取 —— 关键词**

*  分词、语义处理和情感分析（NLP）
 *  潜在语义分析（LSA）

# 基于内容推荐系统的高层次结构 #

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# 特征工程 #

特征：作为判断条件的一组输入变量，是做出判断的依据  
目标：判断和预测的目标，模型的输出变量，是特征所产生的结果

特征 （feature）：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。

*  特征的个数就是数据的观测维度
 *  特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程
 *  特征工程一般包括特征清洗（采样、清洗异常样本），特征处理和特征选择
 *  特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法

### 1） 数值型特征处理 ###

*  用连续数值表示当前维度特征，通常会对数值型特征进行数学上的处理，主要的做法是 归一化 和 离散化  
    幅度调整/归一化
 *  特征与特征之间应该是平等的，区别应该体现在特征内部
 *  例如房屋价格和住房面积的幅度是不同的，房屋价格可能在3000000 ~ 15000000（万）之间，而住房面积在40~300（平方米）之间，那么明明是平等的两个特征，输入到相同的模型中后由于本身的幅值不同导致产生的效果不同，这是不合理的  
    ![在这里插入图片描述][2021021514543287.png]  
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    **离散化**  
    将原始连续值切断，转化为离散值  
    ![在这里插入图片描述][20210215145546137.png]
 *  让座问题：假设我们要训练一个模型判断在公交车上应不应该给一个人让座，按照常理，应该是给年龄很大和年龄很小的人让座
 *  对于以上让座问题中的年龄特征，对于一些模型，假设模型为 y = θx，输入的 x（年龄）对于最后的贡献是正/负相关的，即 x 越大越应该让座，但很明显让座问题中，年龄和是否让座不是严格的正相关或者负相关，这样只能兼顾年龄大的人，无法兼顾年龄大的人和年龄小的人
 *  对于让座问题，我们可以使用阈值将年龄进行分段，将一个 age 特征分为多个特征，将连续值离散化：
 *  在电商中，每个人对于价格的喜好程度不同，但它不一定是严格的正相关或负相关，某些人可能就喜欢某一价格段内的商品  
    **离散化的两种方式**
 *  等步长：简单但不一定有效
 *  等频：min – 25% – 75% – max

**两种方法对比**

*  等频的离散化方法很精准，但需要每次都对数据分布进行一遍从新计算，因为昨天用户在淘宝上买东西的价格分布和今天不一定相同，因此昨天做等频的切分点可能并不适用，而线上最需要避免的就是不固定，需要现场计算，所以昨天训练出的模型今天不一定能使用
 *  等频不固定，但很精准，等步长是固定的，非常简单，因此两者在工业上都有应用

### 2）类别型特征处理 ###

*  类别型数据本身没有大小关系，需要将它们编码为数字，但它们之间不能有预先设定的大小关系，因此既要做到公平，又要区分开它们，那么直接开辟多个空间
 *  One-Hot 编码/哑变量
 *  One-Hot 编码/哑变量所做的就是将类别型数据 平行地展开，也就是说，经过 One-Hot 编码/哑变量后，这个特征的空间会膨胀  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mjc5NjQwMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 3） 时间型特征处理 ###

时间型特征既可以做连续值，又可以看做离散值。  
**连续值**

*  持续时间（网页浏览时长）
 *  间隔时间（上一次购买/点击离现在的时间间隔）  
    **离散值**
 *  一天中哪个时间段
 *  一周中的星期几
 *  一年中哪个月/星期
 *  工作日/周末

### 4）统计型特征处理 ###

*  加减平均：商品价格高于平均价格多少，用户在某个品类下消费超过多少。
 *  分位线：商品属于售出商品价格的分位线处。
 *  次序性：商品处于热门商品第几位。
 *  比例类：电商中商品的好/中/差评比例。

# 推荐系统常见反馈数据 #

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