要将用户画像数据和点击流数据结合成一个向量，您需要先将这两种数据类型预处理成数值格式，然后将它们合并成一个单一的表示。首先，将用户画像数据（例如年龄、位置或偏好）结构化为归一化或编码的数值。例如，像“国家”这样的类别数据可以进行独热编码，而像“年龄”这样的数值数据可以缩放到 0-1 的范围。点击流数据包括页面浏览或商品点击等行为，可以聚合成会话时长、按类别统计的点击次数或访问页面序列等特征。然后，使用计数编码或嵌入等技术将这些特征转换成数值向量。
对于用户画像，一种常见的方法是分别处理静态属性和动态属性。静态属性（例如注册日期）可以表示为注册以来经过的天数，而动态属性（例如“首选类别”）可以进行独热编码。例如，如果类别是 ["clothing", "electronics", "books"]，具有“首选类别：电子产品”的用户可能表示为 [0, 1, 0]。点击流数据需要进行特征工程：您可以计算用户查看某个产品页面的次数、计算两次点击之间的平均时间，或者使用序列模型（如 LSTM）将带时间戳的事件转换为固定长度的向量。TensorFlow Transform 或 scikit-learn 的 CountVectorizer 等工具可以帮助自动化此过程。
最后，通过拼接或加权求和的方式合并这两个向量。例如，如果画像向量是 [0.5, 0, 1]（归一化年龄，独热编码性别）而点击流向量是 [12, 3, 0.8]（总点击次数，独立页面数，会话时长比），将它们拼接后得到 [0.5, 0, 1, 12, 3, 0.8]。如果维度差异很大，可以先应用降维技术（例如 PCA）。另外，可以使用神经网络将两者投影到共享空间后再合并。例如，对点击流数据训练一个自编码器，对画像数据训练一个前馈网络，然后将它们的输出结合起来。通过测试推荐准确性等下游任务来验证该方法，以确保组合向量能捕获有意义的模式。