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 …