为推荐系统预处理数据集涉及清理、转换和结构化数据，使其适合训练模型。首先处理缺失值、重复项和异常值。 例如，如果用户评分缺失，您可以填充中位数或排除不完整的记录。 接下来，将用户 ID 或项目类别等分类数据编码为数值格式。 One-hot 编码或标签编码可以将电影类型（例如“动作”或“喜剧”）转换为二进制向量。 对评分等数值特征进行归一化（例如，将 1-5 星缩放到 0-1），以确保算法的一致输入范围。 这一步对于依赖用户-项目交互矩阵的协同过滤模型至关重要。
第二步侧重于特征工程和创建有意义的表示。 对于显式反馈（例如，星级评分），将数据构建到用户-项目矩阵中，其中行代表用户，列代表项目，单元格包含交互值。 对于隐式反馈（例如，点击或浏览），将交互转换为二进制值（1 表示交互，0 表示其他情况）。 生成用户特定特征，例如平均评分频率，或项目特定特征，例如发布年份。 如果时间戳可用，则推导基于时间的特征（例如，星期几）以捕获时间模式。 对于基于文本的数据（例如，电影描述），使用 TF-IDF 或嵌入等技术来提取语义特征。 这些步骤可帮助模型识别模式，例如用户在周末更喜欢某些类型。
最后，将数据分成训练集、验证集和测试集。 对时间数据集使用基于时间的分割（例如，在较旧的数据上训练，在最近的交互上测试），或使用分层抽样来保留用户-项目分布。 通过保留一部分新用户/项目来测试模型处理未见过的数据的能力，从而解决“冷启动”问题。 使用 pandas 等库进行数据操作，使用 scikit-learn 进行缩放/编码，使用 Surprise 或 TensorFlow 构建推荐模型。 对于大型数据集，请考虑降维（例如，PCA）或稀疏矩阵格式以提高效率。 适当的预处理可确保您的模型能够学习有意义的模式并很好地推广到实际场景。