推荐系统中数据预处理的最佳实践
推荐系统中的数据预处理侧重于提高数据质量、处理缺失值以及构建特征以提高模型性能。首先，处理缺失或不一致的数据，这在用户-物品交互数据集中很常见（例如，评分、点击）。例如，如果用户很少对产品进行评分，则交互矩阵会变得稀疏。诸如用用户/物品平均值填充缺失值或使用基于协同过滤的近似值的插补方法可以缓解这种情况。但是，过度激进的插补可能会引入噪声。相反，考虑删除交互极其稀疏的用户或物品（例如，交互少于五个的用户）。对于评分等数值数据，归一化（例如，缩放到 0-1 范围）或标准化（以均值为中心）可确保矩阵分解等算法的一致输入尺度。
特征工程对于捕获有意义的信号至关重要。诸如用户 ID 或物品类别之类的类别变量需要编码——对于小类别，采用独热编码，对于高基数特征，采用神经网络中的嵌入层。基于时间的特征（例如，交互的时间戳）可以分为星期几或基于会话的时间间隔，以对时间趋势进行建模。例如，Netflix 可能会通过将用户活动聚合到每小时的桶中来跟踪狂看模式。文本数据（例如，产品描述）受益于 TF-IDF 或预训练的嵌入（例如，Word2Vec）来表示语义含义。此外，诸如“每个物品花费的平均时间”或“过去一周的交互次数”之类的聚合特征提供了上下文信号。始终通过测试工程特征与目标变量的相关性（例如，点击率）来验证它们。
最后，有策略地拆分数据以避免泄漏并有效评估。使用基于时间的拆分（例如，在旧数据上训练，在新交互上测试）来模拟真实场景，其中过去的行预测未来的行为。对于冷启动问题（新用户/物品），创建仅包含未见过实体的预留集以测试泛化。在预处理期间，确保元数据（例如，物品类别）在训练和推理管道中始终可用。例如，如果推荐模型使用电影的类型信息，请验证添加到目录的新电影是否具有类型标签。诸如 Apache Spark 或 pandas 之类的工具可以自动执行验证检查（例如，确保关键列中没有空值）。通过优先考虑干净的数据、相关的特征和强大的评估拆分，开发人员可以构建能够很好地泛化并适应不断变化的用户行为的推荐系统。