推荐系统可利用的特征
学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》
推荐系统就是利用
“用户信息”，“物品信息”，“场景信息”这三大部分有价值数据，通过构建推荐模型得出推荐列表的工程系统特征其实是对某个行为过程相关信息的抽象表达
构建特征原则：尽可能地让特征工程抽取出的一组特征，能够保留推荐环境及用户行为过程中的所有
“有用“信息，并且尽量摒弃冗余信息
电影的例子
推荐系统常用特征
1 用户行为数据
2 用户关系数据
强关系（互相关注），弱关系（点赞，评论）3 属性、标签类数据
4 内容类数据
一般，内容类数据无法直接转换成特征，需要进行 NLP、CV 等手段提取关键内容，再输入推荐系统，如图像目标识别，关键词抽取5 场景信息（上下文信息）
行为产生的场景信息，最常用的是 时间，GPS，IP地址，还有 所处页面、季节、月份、节假日、天气、空气质量、社会大事件等
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