学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》
特征分为两类:
- 类别特征(性别、地理位置、季节、天气、风格)
- 数值型特征(年龄、收入、点击量、点击率)
类别特征经过 One-Hot
编码后放入特征向量、或者 多个的特征值采用 Multi-Hot
编码
数值特征直接放到特征向量上
- 数值特征有时候,分布跨度很大(比如点击量 0 - 无穷大),我们需要将其归一化至 [0,1] 之间,避免其掩盖其它的特征
- 归一化不能改变特征值的分布,可以进行分桶,用桶 ID 作为特征
学自 极客时间 《深度学习推荐系统实战》
特征分为两类:
类别特征经过 One-Hot
编码后放入特征向量、或者 多个的特征值采用 Multi-Hot
编码
数值特征直接放到特征向量上
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