特征工程在推荐系统中起着至关重要的作用，它将原始数据转化为有意义的输入，从而提高系统预测用户偏好的能力。其核心在于识别并创建变量（特征），这些变量能够捕捉用户行为、项目特征和上下文因素中的相关模式。例如，用户相关特征可能包括年龄、位置或过去的购买历史，而项目相关特征可能是产品类别、价格或描述。交互特征，例如查看项目所花费的时间或点击频率，则为用户与项目之间的关系增加了上下文信息。这些特征帮助模型超越简单的协同过滤（例如，“喜欢 X 的用户也喜欢 Y”），基于多样的信号提供更细致的推荐。
精心设计的特征直接提升了推荐系统的准确性和个性化水平。例如，流媒体服务可以将用户观看历史与流派偏好和一天中的使用模式相结合，来推荐节目。特征还可以缓解常见的挑战，如冷启动问题。没有交互历史的新用户仍然可以根据人口统计数据或从相似用户推断出的偏好获得相关的推荐。此外，交互特征——例如将用户评分与项目流行度相结合——有助于模型区分小众和主流偏好。特征交叉（例如，将用户年龄和项目发布年份相乘以捕捉代际趋势）或嵌入分类变量（例如，将电影流派表示为密集向量）等技术使模型能够发现复杂的非线性关系。
特征工程还影响系统的可扩展性和计算效率。高质量的特征降低了对过于复杂模型的需求，而复杂模型的训练和部署成本很高。例如，将原始用户活动日志聚合成会话级别统计数据（例如，平均会话时长）可以简化数据处理，同时保留有意义的信号。类似地，通过哈希或嵌入层处理用户 ID 或产品 SKU 等高基数特征，可以确保模型规模保持可管理。适当的归一化（例如，将评分缩放到 0-1 范围）或编码（例如，分类特征使用 One-Hot 编码）可以防止算法偏差，并改善训练过程中的收敛性。通过专注于可操作、可解释的特征，开发人员可以构建在性能和可维护性之间取得平衡的推荐系统，确保它们能够适应不断变化的用户行为和业务需求。