将用户和物品元数据整合到机器学习模型中通常涉及将结构化数据（如用户人口统计信息或物品属性）与交互数据（例如用户-物品点击或评分）相结合。这通常通过将元数据嵌入或编码为数值表示来实现，这些表示可以与其他特征一起输入模型。例如，用户职业或物品类别等分类元数据可以转换为嵌入或独热向量，而数值元数据（例如用户年龄或物品价格）可以进行归一化或缩放。然后，这些特征与现有输入向量（如协同过滤中的用户和物品 ID）连接起来，以创建更丰富的表示用于训练。
一种实际的实现可能涉及使用混合模型架构。假设您正在构建一个推荐系统：用户元数据（年龄、位置）和物品元数据（类型、发布年份）可以分开处理。对于像类型这样的分类特征，您可以使用嵌入层将其映射到密集向量。像年龄这样的数值特征可以进行归一化并通过全连接层。然后，将这些处理过的元数据向量与协同过滤组件中的用户和物品 ID 嵌入连接起来。组合后的向量被输入到神经网络中，以预测用户-物品交互。像 TensorFlow 的 Feature Columns 或 PyTorch 的 EmbeddingBag 这样的工具简化了混合数据类型的处理，允许元数据在原始交互模式之外影响模型对用户偏好的理解。
关键考量包括平衡元数据相关性并避免过拟合。例如，如果物品描述嘈杂或稀疏，其嵌入可能价值不大。dropout 或正则化等技术（例如对元数据嵌入进行 L2 惩罚）可以缓解这个问题。此外，元数据应与问题对齐：电影推荐系统可能优先考虑类型和导演元数据，而不是像电影时长这样影响较小的属性。进行消融研究（例如，使用或不使用元数据进行训练）有助于量化其影响。元数据整合与领域知识结合使用效果最佳——例如，使用基于时间的特征（如“自上次购买以来的天数”）来模拟用户活动模式。