他们只选择对结果模型的质量贡献最大的特征。这个过程称为“特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确的属性，或者剔除那些不相关的、会降低模型精度和质量的属性的过程。...数据与特征相关被认为是数据预处理中特征选择阶段的一个重要步骤，尤其是当特征的数据类型是连续的。那么，什么是数据相关性呢？ 数据相关性：是一种理解数据集中多个变量和属性之间关系的方法。...相关性有三种类型： 正相关：表示如果feature A增加，feature B也增加；如果feature A减少，feature B也减少。这两个特征是同步的，它们之间存在线性关系。 ?...无相关性：这两个属性之间没有关系。 这些相关类型中的每一种都存在于由0到1的值表示的频谱中，其中微弱或高度正相关的特征可以是0.5或0.7。...这可能导致歪曲或误导的结果。幸运的是，决策树和提升树算法天生不受多重共线性的影响。当它们决定分裂时，树只会选择一个完全相关的特征。
学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》 推荐系统就是利用“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达...构建特征原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息 电影的例子 推荐系统常用特征 1 用户行为数据 2...用户关系数据 强关系（互相关注），弱关系（点赞，评论） 3 属性、标签类数据 4 内容类数据 一般，内容类数据无法直接转换成特征，需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容，再输入推荐系统...，如图像目标识别，关键词抽取 5 场景信息（上下文信息） 行为产生的场景信息，最常用的是 时间，GPS，IP地址，还有 所处页面、季节、月份、节假日、天气、空气质量、社会大事件等
文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型的结合等方面具体介绍下推荐广告系统中的特征。推荐系统的特征：特征就是用户在对物品行为过程中相关信息的抽象表达。...比如说，电影推荐中包含了大量的影片内容信息，我们有没有必要把影片的所有情节都当作特征放进推荐模型中去学习呢？其实没有必要，或者说收效甚微。...推荐系统的特征工程：特征工程就是利用工程手段从“用户信息”“物品信息”“场景信息”中提取特征的过程。...构建推荐系统特征工程的原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息。...而在我们推荐场景中，也会用到很多统计类特征、比率特征。如果直接使用，比如由于不同 item 的下发量是不同的，这会让推荐偏向热门的类目，使得越推越窄，无法发现用户的个体差异，也不利于多样性的探索。
今日锦囊 特征锦囊：如何根据变量相关性画出热力图？...上次的锦囊有提及到如何使用sklearn来实现多项式的扩展来衍生更多的变量，但是我们也知道其实这样子出来的变量之间的相关性是很强的，我们怎么可以可视化一下呢？...这里介绍一个热力图的方式，调用corr来实现变量相关性的计算，同时热力图，颜色越深的话，代表相关性越强！...poly.fit_transform(x) pd.DataFrame(x_poly, columns=poly.get_feature_names()).head() # 查看热力图(颜色越深代表相关性越强...大家对今天的知识，有什么疑问吗?欢迎进行留言咨询哈~
它会将搜索引擎打造成一个看似智能的系统，能够理解用户和业务的需求。让搜索引擎理解内容中包含的重要特征（feature）：比如餐厅的位置，书中出现的词汇，或者衬衫的颜色这样的属性。...有了准确的特征，当用户在应用内搜索时，就可以计算出什么对他们而言是重要的：这家餐厅离我有多远？这本书上讲的内容对我有帮助吗？这件衬衫和我刚买的裤子搭配吗？...这些在搜索期间影响排名的因素，是用来衡量用户所关心的内容的，称之为信号（signal）。搜索引擎面临的挑战，就是在不同特征之间做出选择，并实现能满足用户与业务需求的信号。...电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。 医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。...ü 通过对特征的提取和对内容的丰富，想办法让搜索引擎理解这些特征。 ü 在搜索期间，通过构造信号来对用户搜索的相关性加以度量。 ü 在对结果进行排名时，通过控制排名函数，仔细平衡多个信号之间的影响。
核心网络生命力和网络特征之间的相关性 介绍 方法 数据源 网络特征 分析 结果 LCP CLS 结论 附录 相关内容 介绍 核心网络活力（CWV）是Google认为是衡量网络体验质量的最重要指标的指标...识别和优化CWV问题的过程通常是被动的。网站所有者决定使用哪种技术或查看哪种指标通常是通过反复试验而不是经验研究来决定的。可以使用新技术来构建或重建站点，只是发现站点在生产中会导致UX问题。...在此分析中，我们同时分析了CWV和许多不同类型的Web特征之间的相关性，而不是在真空中分析单一类型的Web特征之间的相关性，因为Web开发的选择不是在真空中而是在网站的许多部分中。...我们希望这些结果将为团队在评估各种Web开发选择时提供更多参考，并邀请社区帮助进一步了解CWV和Web特性之间的相互作用。...1.带有最大满意油漆的显着负面关联： TTFB，JavaScript，CSS和图像的字节数 JavaScript框架-AngularJS，GSAP
从事推荐广告业务也有满一年整了，讲讲对特征工程的理解。 一、数据的来源会分为在线（实时）和离线之分 为什么会有两条线。有些场景的实时数据流比较难处理。...离线数据进行计算来达到最终数据一致性的标准。也有说法是根据更新的时效性，分位实时特征和离线特征两类，实时特征是秒级更新，离线特征多是天级任务或小时级任务更新。...二、特征的本质 特征数据作为整个推荐、广告系统的基础数据。原始特征数据包含请求上下文、用户特征和广告特征等几个部分。特征在预估环节上作为基础输入数据使用。...特征数据来自于大数据团队维护的redis等表格。 同时特征也需要定期更新维护，特征的更新数据源来自于用户产生（客户端埋点上报或者复制请求的样本流落下的原始特征经过加工完成）。...四、特征工程的缓存机制 缓存机制是针对不同的特征类型，有不同的缓存策略和时长，保证请求不会大量的穿透到redis等存储介质中。
本文作者：hannahguo，腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中，特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。...而在我们推荐场景中，也会用到很多统计类特征、比率特征。如果直接使用，比如由于不同 item 的下发量是不同的，这会让推荐偏向热门的类目，使得越推越窄，无法发现用户的个体差异，也不利于多样性的探索。...一般主要考虑特征变量和目标变量之间的相关性以及特征变量之间的相互关系，一般认为相关度大的特征或者特征子集会对后续学习算法带来较高的准确率。...通过分析特征与目标之间的相关性，优先选择与目标相关性高的特征。 假设检验。假设特征变量和目标变量之间相互独立，选择适当检验方法计算统计量，然后根据统计量做出统计推断。...在概率论和信息论中，互信息用来度量两个变量之间的相关性。互信息越大则表明两个变量相关性越高，互信息为 0 时，两个变量相互独立。
商业上来说个性化的推荐比一般化的推荐更能吸引顾客点击或购买，所以利用特征功能提取这些“个性化”的特征放到推荐模型里就很重要，比如在我们的推荐系统里，把“品牌”的特征加进去，相对于 baseline 提高了...推荐系统可以是机器学习的模型也可以是基于关联或者统计规则的模型，对后者来说特征对推荐效果的提升占的比重更大。...这样用户甲的特征就是［0，1，1］用户乙的特征就是［0，1，0］，这样你的推荐模型就可以做一些对比他们俩的相似度或者其他推荐计算了。...间接特征的一个例子还是品牌特征，拿女性服饰类举例。比如我太太很喜欢LOFT的衣服，但如果一个推荐引擎使劲给推荐LOFT牌的衣服，她也会很烦。所以品牌并不完全是一个直接特征，它可以有一些变化。...关于间接特征我印象最深的是美国亚马逊上的性别特征。我有一次给我太太买了给女生修眉毛的剃刀，亚马逊的推荐内容就立刻从推荐相机鼠标键盘等男性特征较强的变成了推荐时尚杂志这种有女性特征的东西。
现在总结一下在推荐系统中比较通用的特征构造方法。...；推荐模型一般是计算不同的User-Item对的得分，这个得分反映的是用户点击当前物品的概率，获取得分最高的Top n的Item推荐给用户，所以整个特征关联模型可以抽象为如下图-1所示： ?...特征选择： 在实际的业务中，首先需要思考的是如何正确的构建样本对，在恰当的样本对构造的基础上思考和样本标签具有相关性的因素，这些因素包括用户和物品侧，找到这些因素之后才是特征构建，不同的场景和算法情况下需要不同的特征选择...：比如说游戏推荐中活跃时长、付费意愿很重要，而弱化了在性别上的分布，因为游戏属于用户粘性比较大的类型，在商品推荐中性别分布和浏览、加购物车行为则同等重要，因为用户的性别和用户之间的兴趣有很强的相关性；对于不同的算法同样也需要不同的特征体系...，对于逻辑回归这种解释性很强的线性模型，通常需要根据建模场景选择特征的细粒度，然后生成和样本具有相关性的特征，获取相关性最直接的方法是对特征进行特征交叉，而对于树模型或者FM模型，理论上则不需要进行特征交叉
分享嘉宾：陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理：刘璐 出品平台：第四范式天枢、DataFunTalk 导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。...本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括： 大规模推荐系统 Spark SQL应用与FESQL 基于LLVM的Spark优化 总结 01 大规模推荐系统 1....业界推荐系统的应用 众所周知，推荐系统在业界有着许多成功的应用，据统计，亚马逊40%的销售在推荐系统的作用下产生；Netflix 75%的用户使用推荐系统寻找他们喜爱的视频；30%的用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要的商品...近实时的流式层：主要是为了提升推荐系统的时效性，对于一些时序特征，可以使用消息队列收集近实时的数据，结合流式计算服务如Flink对数据进行补全，把结果存入NoSQL、MySQL等存储服务中，存储结果供线上服务使用...大规模推荐系统的特征抽取 大规模推荐系统的数据处理通常分为两类： ETL ( Extract, Transform, Load )：进行数据数据补全、格式转换等； 特征抽取：对原始数据特征进行处理，得到模型易于学习的样本特征
【推荐系统】专栏历史部分文章： 深入理解推荐系统：召回 深入理解推荐系统：排序 深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统：推荐系统中的attention机制 深入理解推荐系统...：特征交叉组合模型演化简史 深入理解推荐系统：十大序列化推荐算法梳理 作为【推荐系统】系列文章的第十五篇，将以“xDeepFM”作为今天的主角，中科大、北大与微软合作发表在 KDD’18 的文章:《xDeepFM...背景介绍 传统交叉特征工程主要有三个缺点，以下部分来自paper： 获取高质量特征代价高昂 大规模预测系统(比如：推荐系统)，存在大量原始特征(raw features)，很难人工抽取所有交叉特征 人工交叉特征不能泛化到在训练数据中未见过的交叉上...这样，在推荐系统的领域，其中DNN是否是用于表示高阶特征交叉的最有效模型，仍然是一个开放问题。在本paper中，我们提供了一个基于NN的模型，以显式、vector-wise的方式来学习特征交叉。...然而，在推荐系统中，输入特征是sparse、高维、没有明显地空间相关或时序相关。因此，multi-field类别形式被广泛使用。
但是现有方法依赖于在整个数据集上训练的模型，而忽略了模型的不断更新。随着模型的更新，新模型必须为整个图库集重新提取特征以保持兼容的特征空间，这为大型图库集带来了很高的计算成本。...Wang, Qingyun She, PengTao Zhang, Junlin Zhang https://arxiv.org/pdf/2107.12025 点击率 (CTR) 估计是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务...，可以通过这种方式有效地捕获每个特征的有用特征交互。...提出了一种名为 ContextNet 的新型 CTR 框架，该框架通过根据输入上下文动态细化每个特征的嵌入来隐式建模高阶特征交互。...上下文嵌入模块从输入实例中聚合每个特征的上下文信息，ContextNet 块逐层维护每个特征的嵌入，并通过将上下文高阶交互信息合并到特征嵌入中来动态地细化其表示。
分享嘉宾：陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理：刘璐 出品平台：第四范式天枢、DataFunTalk 导读：特征工程在推荐系统中有着举足轻重的作用，大规模特征工程处理的效率极大的影响了推荐系统线上的性能。...本次分享题目为基于Spark的大规模推荐系统特征工程及优化，主要内容包括： 大规模推荐系统 Spark SQL应用与FESQL 基于LLVM的Spark优化 总结 01 大规模推荐系统 1....业界推荐系统的应用 众所周知，推荐系统在业界有着许多成功的应用，据统计，亚马逊40%的销售在推荐系统的作用下产生；Netflix 75%的用户使用推荐系统寻找他们喜爱的视频；30%的用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要的商品...大规模推荐系统的特征抽取 大规模推荐系统的数据处理通常分为两类： ETL ( Extract, Transform, Load )：进行数据数据补全、格式转换等； 特征抽取：对原始数据特征进行处理，得到模型易于学习的样本特征...大规模推荐系统中的Spark应用 以IBM的一个推荐系统开源项目来说明Spark在推荐系统中的应用。首先是数据加载，使用read.csv即可加载本地或HDFS数据。
2) 离散化 有时连续特征需要进行离散化处理，比如视频在一段时间内的播放量对于视频点击CTR预估可能是一个重要的特征，因为播放次数跟视频的热度有很强的相关性，但是如果不同视频的播放次数的数量级相差巨大(...2）皮尔逊相关系数 皮尔森相关系数是一种简单的，能帮助理解特征和目标变量之间关系的方法，用于衡量变量之间的线性相关性，取值区间为[-1，1]，-1 表示完全的负相关，+1 表示完全的正相关，0 表示没有线性关系...通过分析特征与目标之间的相关性，优先选择与目标相关性高的特征。如果两个特征之间线性相关度的绝对值大，说明这两个特征是有很强的相关关系的，我们没必要都选择，只需要选择其中一个即可。...例如对于特征变量为类别变量而目标变量为连续数值变量的情况，可以使用方差分析，对于特征变量和目标变量都为连续数值变量的情况，可以使用皮尔森卡方检验。卡方统计量取值越大，特征相关性越高。...5）互信息 在概率论和信息论中，互信息用来度量两个变量之间的相关性。互信息越大则表明两个变量相关性越高，互信息为 0 时，两个变量相互独立。
但是很多推荐场景业务非常的复杂，涉及到的特征组合更是数不胜数，这给做特征的领域专家带来了很大的工作量。...最重要的是，此算法能在特征和目标间为 N > D 和 N 相关性，这与只考虑一种情况和交互式的方法所不同。...利用泛化（Generalization） 方法则基于相关性的转移，探索（Explore）在之前很少或从未出现过的新的交叉特征。...小结 深度学习与众不同的特性之一，在于其能够对原始特征进行更高层次的抽象和提取，进而生成区分度更高、相关性更好的特征集合，因此深度学习算法还经常被叫作“自动特征提取算法”。...（推荐系统） 几种推荐场景下的embedding结构
前面文章讲了如何使用pyspark做特征工程 这篇文章我们来讲讲，如何使用pyspark为推荐模型做特征工程。...同样的，我们将使用movielens数据集，我们需要进行Sample Label、Movie Features生成以及User Features的生成、最后再split Train&Test Samples...--+ 3. addMovieFeatures def addMovieFeatures(movieSamples, ratingSamplesWithLabel): # join 上电影基础特征...--+--------------+-----------------+ only showing top 5 rows 4. addUserFeatures 用户部分，我们主要对历史近100条数据内的用户观影行为进行相关的特征处理...如最近评分的电影、评分过的电影数、评分过的电影年份、历史评分、最近看过的电影类型等： def addUserFeatures(samplesWithMovieFeatures): extractGenresUdf
本文是针对推荐系统中离散特征的embedding方法提出了新的改进方案。这里主要会涉及到one-hot编码和hash，不明白的小伙伴可以先学习一下。...Embedding Tables for Recommendation https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3447548.3467304 背景 embedding在推荐系统中也是属于重要的一步...，好的embedding可以节省空间，时间，并且达到好的推荐效果。...encoding设计 encoding设计作者主要遵循四个准则： 唯一性：每个离散特征的表达必须是唯一的 等相似性：不同特征编码的表示需要具有相同的相似度。...side feature 通过训练，模型记住了这些特征，而加入side feature可以进一步提升它的泛化性，对于没见过的特征值，能有更好的泛化能力。
那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。...下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下，会有所收获！ VectorSlicer 这个转换器可以支持用户自定义选择列，可以基于下标索引，也可以基于列名。...具体的可以参考维基百科，最终的结论就是卡方的值越大，就是我们越想要的特征。因此这个选择器就可以理解为，再计算卡方的值，最后按照这个值排序，选择我们想要的个数的特征。...： VectorSilcer，这个选择器适合那种有很多特征，并且明确知道自己想要哪个特征的情况。...比如你有一个很全的用户画像系统，每个人有成百上千个特征，但是你指向抽取用户对电影感兴趣相关的特征，因此只要手动选择一下就可以了。
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