特征处理

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