好的，各位听众朋友们，欢迎来到“老码农夜话”频道，我是今晚的主讲人，人称“代码界的段子手”——老码农。今天咱们聊点啥呢？就聊聊这神秘又有趣的推荐系统，以及它背后的数据准备和特征工程。
一、开场白：推荐系统，你比你自己更懂你？
话说现在这年头，谁还没被推荐系统“调戏”过？你刚在某宝上搜了条裙子，隔天打开各个APP，满屏都是同款、类似款，甚至连买内衣都给你推荐同色系的袜子！😱 是不是感觉自己被扒了个精光？
没错，这就是推荐系统的威力。它像一个贴心的（也可能是有点烦人的）管家，试图在你茫茫信息海洋中，捞出你可能感兴趣的宝贝。但它凭什么这么懂你？答案就在于它背后默默耕耘的——数据准备和特征工程。
二、数据准备：巧妇难为无米之炊
咱们都知道，人工智能嘛，归根结底就是“喂数据”。推荐系统也不例外，它需要海量的数据来学习、分析，才能练就“火眼金睛”，精准地捕捉你的喜好。
1. 数据的来源：八仙过海，各显神通
推荐系统的数据来源可谓五花八门，就像八仙过海，各显神通：
-
用户行为数据： 这是最核心的数据，包括用户的点击、浏览、搜索、购买、评分、评论、分享等等。这些行为就像用户留下的足迹，记录着他们对各种物品的偏好。例如：
用户ID 物品ID 行为类型 时间戳 123 456 点击 2023-10-27 10:00 123 789 购买 2023-10-27 10:30 456 456 评分 2023-10-27 11:00 -
物品信息数据： 也称为“内容数据”，描述了物品本身的属性，例如商品的名称、描述、价格、类别、品牌等等。这些信息就像物品的身份证，帮助系统了解物品的特征。例如：
物品ID 名称 类别 价格 品牌 描述 456 连衣裙 服装 299.00 ABC 这款连衣裙采用优质面料，舒适透气，适合各种场合穿着。设计简约时尚，凸显女性优雅气质。 789 运动鞋 鞋靴 499.00 Nike Nike Air Max运动鞋，采用Air Max气垫技术，提供卓越的缓震效果。鞋面采用透气网眼材质，保持双脚干爽舒适。 -
用户信息数据： 描述了用户的属性，例如年龄、性别、地域、职业、兴趣等等。这些信息就像用户的画像，帮助系统了解用户的偏好。例如：
用户ID 年龄 性别 地域 职业 兴趣 123 25 女 北京 程序员 电影、音乐、旅游、美食、健身 456 30 男 上海 教师 阅读、写作、书法、绘画、历史 - 社交网络数据： 用户之间的关注、好友关系，可以反映用户之间的相似性，从而进行社交推荐。
- 其他数据： 例如天气数据、节假日数据，可以影响用户的购买行为。
2. 数据的清洗：去伪存真，精益求精
有了数据，并不意味着万事大吉。现实世界的数据往往是“脏”的，充满了噪音和错误。所以，我们需要对数据进行清洗，去除无效数据，修复错误数据，保证数据的质量。
- 缺失值处理： 就像菜谱里少了盐，味道肯定不对。缺失值会影响模型的准确性。常用的处理方法包括：
- 删除：简单粗暴，但可能损失大量信息。
- 填充：用平均值、中位数、众数等填充。
- 预测：用模型预测缺失值。
- 异常值处理： 就像人群中的异类，异常值会影响模型的稳定性。常用的处理方法包括：
- 删除：简单粗暴，但可能损失有价值的信息。
- 盖帽：将异常值替换为最大/最小值。
- 转换：例如对数转换，可以减小异常值的影响。
- 重复值处理： 就像考试作弊，重复值会影响模型的公平性。直接删除即可。
- 数据类型转换： 将数据转换为适合模型处理的类型，例如将字符串转换为数值。
3. 数据的采样：平衡有道，避免偏见
在推荐系统中，往往存在“长尾效应”，即少数热门物品占据了大部分流量，而大量冷门物品无人问津。如果直接使用原始数据训练模型，会导致模型偏向于热门物品，忽略了冷门物品。
为了解决这个问题，我们需要对数据进行采样，平衡不同物品的比例。
- 欠采样： 减少热门物品的样本数量。
- 过采样： 增加冷门物品的样本数量。
- 混合采样： 同时使用欠采样和过采样。
三、特征工程：点石成金，化腐朽为神奇
数据准备好之后，就轮到特征工程登场了。特征工程就像一个炼金术士，可以将原始数据转化为有用的特征，从而提高模型的性能。
1. 特征的类型：各有所长，用途不同
- 用户特征：
- 人口统计特征： 年龄、性别、地域、职业等。
- 行为特征： 浏览历史、购买历史、评分历史、搜索历史等。
- 偏好特征： 用户喜欢的类别、品牌、风格等。
- 物品特征：
- 内容特征： 名称、描述、价格、类别、品牌等。
- 属性特征： 颜色、尺寸、材质等。
- 统计特征： 销量、评分、评论数等。
- 上下文特征：
- 时间特征： 年份、月份、日期、小时、星期几等。
- 地点特征： 用户所在位置、物品所在位置等。
- 设备特征： 手机型号、操作系统、网络类型等。
2. 特征的构建：无中生有，妙笔生花
特征工程的精髓在于“创造”，将原始数据转化为有用的特征，就像画家将颜料变成美丽的图画。
- 组合特征： 将多个特征组合在一起，产生新的特征。例如：
- 用户年龄 + 物品类别
- 用户性别 + 物品价格
- 用户地域 + 物品品牌
- 交叉特征： 将两个或多个特征进行交叉，产生新的特征。例如：
- 用户ID * 物品ID
- 用户类别 * 物品类别
- embedding特征： 将高维稀疏的特征转换为低维稠密的向量，例如使用Word2Vec、Item2Vec等算法。
- 统计特征： 对数据进行统计，产生新的特征。例如：
- 用户平均购买价格
- 物品平均评分
- 用户购买物品的数量
-
序列特征：考虑用户行为的时序关系。例如：
- 用户最近浏览的几个商品
- 用户上次购买同一类别商品的时间
3. 特征的选择：去芜存菁，精益求精
并非所有的特征都对模型有用，有些特征可能冗余，有些特征可能噪声，甚至有些特征可能有害。因此，我们需要对特征进行选择，去除无用的特征，保留有用的特征。
- 过滤法： 根据特征的统计指标，例如方差、相关性等，选择特征。
- 包裹法： 将特征选择问题转化为一个搜索问题，使用模型评估特征子集的性能。
- 嵌入法： 将特征选择嵌入到模型训练过程中，例如使用L1正则化。
4. 特征的转换：优化分布，提升性能
有些特征的分布可能不符合模型的假设，例如偏态分布、长尾分布等。为了提高模型的性能，我们需要对特征进行转换，使其分布更加符合模型的假设。
- 标准化： 将特征缩放到相同的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]。常用的方法包括：
- Min-Max标准化
- Z-Score标准化
- 归一化： 将特征缩放到相同的尺度，例如将向量的长度归一化为1。
- 非线性转换： 将特征进行非线性转换，例如对数转换、指数转换、Box-Cox转换等。
四、案例分析：举一反三，融会贯通
说了这么多理论，咱们来个实战案例，看看如何将这些知识应用到实际项目中。
假设我们要构建一个电商网站的商品推荐系统。
- 数据准备：
- 收集用户行为数据：点击、浏览、购买、评分、评论等。
- 收集商品信息数据：名称、描述、价格、类别、品牌等。
- 收集用户信息数据：年龄、性别、地域、职业、兴趣等。
- 对数据进行清洗：处理缺失值、异常值、重复值。
- 对数据进行采样：平衡热门商品和冷门商品的比例。
- 特征工程：
- 构建用户特征：
- 用户点击、浏览、购买商品的数量。
- 用户喜欢的商品类别、品牌、风格。
- 用户平均购买价格。
- 构建商品特征：
- 商品销量、评分、评论数。
- 商品所属类别、品牌。
- 商品价格。
- 构建组合特征：
- 用户年龄 + 商品类别
- 用户性别 + 商品价格
- 用户地域 + 商品品牌
- 选择特征：使用过滤法、包裹法或嵌入法选择有用的特征。
- 转换特征：对特征进行标准化、归一化或非线性转换。
- 构建用户特征：
- 模型训练：
- 选择合适的推荐算法，例如协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。
- 使用准备好的数据和特征训练模型。
- 评估模型的性能，并进行调优。
五、总结：千里之行，始于足下
数据准备和特征工程是推荐系统的基石，它们决定了推荐系统的上限。只有做好数据准备和特征工程，才能构建出高效、准确的推荐系统。
当然，这只是冰山一角，推荐系统还有很多其他的挑战，例如冷启动问题、多样性问题、可解释性问题等等。但只要我们不断学习、不断实践，就能克服这些挑战，构建出更好的推荐系统。
最后，希望今天的分享对大家有所帮助。记住，代码的世界是充满乐趣的，让我们一起用代码改变世界！ 🚀
六、互动环节：答疑解惑，共同进步
好了，今天的分享就到这里，现在是互动环节，大家有什么问题可以提出来，我会尽力解答。
（此处省略若干问答环节）
感谢大家的参与，我们下期再见！ 👋