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为什么特征相关性非常重要?

他们只选择对结果模型质量贡献最大特征。这个过程称为“特征选择”。特征选择是选择能够使预测变量更加准确属性,或者剔除那些不相关、会降低模型精度和质量属性过程。 数据与特征相关被认为是数据预处理中特征选择阶段一个重要步骤,尤其是当特征数据类型是连续。那么,什么是数据相关性呢? 数据相关性:是一种理解数据集中多个变量和属性之间关系方法。 相关性有三种类型: 正相关:表示如果feature A增加,feature B也增加;如果feature A减少,feature B也减少。这两个特征是同步,它们之间存在线性关系。 ? 无相关性:这两个属性之间没有关系。 这些相关类型中每一种都存在于由0到1值表示频谱中,其中微弱或高度正相关特征可以是0.5或0.7。 在这种情况,最好在矩阵中可视化相关关系。

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推荐系统可利用特征

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工程系统 特征其实是对某个行为过程相关信息抽象表达 构建特征原则:尽可能地让特征工程抽取出一组特征,能够保留推荐环境及用户行为过程中所有“有用“信息,并且尽量摒弃冗余信息 电影例子 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) 行为产生场景信息,最常用是 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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    推荐广告系统中特征

    文本中特征相关概念、人工特征工程、特征处理方式、特征工程和模型结合等方面具体介绍下推荐广告系统中特征推荐系统特征特征就是用户在对物品行为过程中相关信息抽象表达。 不同业务场景用户行为数据例子对用户行为数据使用往往涉及对业务理解,不同行为在抽取特征权重不同,而且一些跟业务特点强相关用户行为需要推荐工程师通过自己观察才能发现。 在深度学习模型对数据量要求越来越大背景,仅用显性反馈数据不足以支持推荐系统训练过程最终收敛。所以,能够反映用户行为特点隐性反馈是目前特征挖掘重点。 一般情况,在 95%置信水平,z 统计量值为 1.96。可以看到,当 n 值足够大时,这个下限值会趋向 p 。 与用户分层类似,在multi-domain推荐场景(比如:首页推荐与猜你喜欢,混合训练),淘宝STAR《One Model to Serve All: Star Topology Adaptive

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    深度特征合成:自动化特征工程运作机制

    下面我们会介绍深度特征合成(DFS:Deep Feature Synthesis)基本概念,这个自动化特征工程方法创建特征能够与数据科学家自己创建特征媲美。 尽管在描述上有所差异,但这两者数学原理是一样。在这两种情况,我们对数值列表采用相同操作,生成基于特定数据集特征,这些与数据集本身无关操作,我们称之为“基元”。 3、新特征通常由先前获取特征派生出来。基元是DFS基石,它定义了输入和输出类型,把基元组合起来就可以构造与人工创建特征相媲美的复杂特征。 回头思考一,理由其实很简单 - 这些潜在客户是在成为客户之后才开始阅读电子邮件。这个公司在做人工特征工程时候并没有排除事件发生之后(成为客户之后)才获得数据。 彩色垂直线代表使用Featuretools不同实验方法得到排行榜位置。 我们发现,在几乎没有人类介入条件,DFS能够创建出优于两个基准模型模型。

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    智能推荐:“相关性搜索”只给你最想要

    它会将搜索引擎打造成一个看似智能系统,能够理解用户和业务需求。让搜索引擎理解内容中包含重要特征(feature):比如餐厅位置,书中出现词汇,或者衬衫颜色这样属性。 有了准确特征,当用户在应用内搜索时,就可以计算出什么对他们而言是重要:这家餐厅离我有多远?这本书上讲内容对我有帮助吗?这件衬衫和我刚买裤子搭配吗? 这些在搜索期间影响排名因素,是用来衡量用户所关心内容,称之为信号(signal)。搜索引擎面临挑战,就是在不同特征之间做出选择,并实现能满足用户与业务需求信号。 电商网站为了达成交易,就要根据用户搜索行为、历史数据等信息,为用户推荐合适商品,促进销售。 医疗、法律和学术研究领域专家搜索,通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。 ü 通过对特征提取和对内容丰富,想办法让搜索引擎理解这些特征。 ü 在搜索期间,通过构造信号来对用户搜索相关性加以度量。 ü 在对结果进行排名时,通过控制排名函数,仔细平衡多个信号之间影响。

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    核心网络生命力和网络特征之间相关性

    核心网络生命力和网络特征之间相关性 介绍 方法 数据源 网络特征 分析 结果 LCP CLS 结论 附录 相关内容 介绍 核心网络活力(CWV)是Google认为是衡量网络体验质量最重要指标的指标 识别和优化CWV问题过程通常是被动。网站所有者决定使用哪种技术或查看哪种指标通常是通过反复试验而不是经验研究来决定。可以使用新技术来构建或重建站点,只是发现站点在生产中会导致UX问题。 在此分析中,我们同时分析了CWV和许多不同类型Web特征之间相关性,而不是在真空中分析单一类型Web特征之间相关性,因为Web开发选择不是在真空中而是在网站许多部分中。 我们希望这些结果将为团队在评估各种Web开发选择时提供更多参考,并邀请社区帮助进一步了解CWV和Web特性之间相互作用。 1.带有最大满意油漆显着负面关联: TTFB,JavaScript,CSS和图像字节数 JavaScript框架-AngularJS,GSAP

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    讲讲对推荐系统特征工程理解

    从事推荐广告业务也有满一年整了,讲讲对特征工程理解。 一、数据来源会分为在线(实时)和离线之分 为什么会有两条线。有些场景实时数据流比较难处理。 离线数据进行计算来达到最终数据一致性标准。也有说法是根据更新时效性,分位实时特征和离线特征两类,实时特征是秒级更新,离线特征多是天级任务或小时级任务更新。 二、特征本质 特征数据作为整个推荐、广告系统基础数据。原始特征数据包含请求上下文、用户特征和广告特征等几个部分。特征在预估环节上作为基础输入数据使用。 特征数据来自于大数据团队维护redis等表格。 同时特征也需要定期更新维护,特征更新数据源来自于用户产生(客户端埋点上报或者复制请求样本流落下原始特征经过加工完成)。 四、特征工程缓存机制 缓存机制是针对不同特征类型,有不同缓存策略和时长,保证请求不会大量穿透到redis等存储介质中。

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    特征工程系列:特征筛选原理与实现(

    0x00 前言 我们在《特征工程系列:特征筛选原理与实现(上)》中介绍了特征选择分类,并详细介绍了过滤式特征筛选原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选原理与实现。 0x01 特征选择实现方法三:线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时,最重要特征应该在模型中具有最高系数,而与输出变量不相关特征应该具有接近零系数值。 每个特征都有对应权重系数coef,特征权重系数正负值代表特征与目标值是正相关还是负相关,特征权重系数绝对值代表重要性。 它主要思想是在不同数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断重复,最终汇总特征选择结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征频率(被选为重要特征次数除以它所在子集被测试次数)。 理想情况,重要特征得分会接近100%。稍微弱一点特征得分会是非0数,而最无用特征得分将会接近于0。

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    特征工程系列:特征筛选原理与实现(

    0x00 前言 我们在上篇中介绍了特征选择分类,并详细介绍了过滤式特征筛选原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选原理与实现。 0x01 特征选择实现方法三:线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时,最重要特征应该在模型中具有最高系数,而与输出变量不相关特征应该具有接近零系数值。 每个特征都有对应权重系数coef,特征权重系数正负值代表特征与目标值是正相关还是负相关,特征权重系数绝对值代表重要性。 它主要思想是在不同数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断重复,最终汇总特征选择结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征频率(被选为重要特征次数除以它所在子集被测试次数)。 理想情况,重要特征得分会接近100%。稍微弱一点特征得分会是非0数,而最无用特征得分将会接近于0。

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    浅谈微视推荐系统中特征工程

    本文作者:hannahguo,腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中,特征工程扮演着重要角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法上限,而模型、算法选择和优化只是在不断逼近这个上限。 在微视场景,视频播放时长、播放完整度、点赞、转发、分享、评论等多种互动行为都是推荐模型训练目标,根据模型所要学习目标和业务逻辑,我们需要考虑数据中有哪些可能相关信息,从现有数据中挖掘出对模型预测有用特征 一般情况,在 95%置信水平,z 统计量值为 1.96。可以看到,当 n 值足够大时,这个下限值会趋向 p 。 一般主要考虑特征变量和目标变量之间相关性以及特征变量之间相互关系,一般认为相关度大特征或者特征子集会对后续学习算法带来较高准确率。 通过分析特征与目标之间相关性,优先选择与目标相关性特征。 假设检验。假设特征变量和目标变量之间相互独立,选择适当检验方法计算统计量,然后根据统计量做出统计推断。

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    【学习】关于推荐系统中特征工程

    商业上来说个性化推荐比一般化推荐更能吸引顾客点击或购买,所以利用特征功能提取这些“个性化”特征放到推荐模型里就很重要,比如在我们推荐系统里,把“品牌”特征加进去,相对于 baseline 提高了 这样用户甲特征就是[0,1,1]用户乙特征就是[0,1,0],这样你推荐模型就可以做一些对比他们俩相似度或者其他推荐计算了。 顺道提一就是,为什么在这里直接把0.4之后丢掉了以及为什么取了三个buckets。这个要看具体问题里面具体特征用处。 对于那些不是学习出来模型比如是简单相似性模型,按照实际推荐效果思考一用户行为特征,需要丢弃一些特征。 关于间接特征我印象最深是美国亚马逊上性别特征。我有一次给我太太买了给女生修眉毛剃刀,亚马逊推荐内容就立刻从推荐相机鼠标键盘等男性特征较强变成了推荐时尚杂志这种有女性特征东西。

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    特征工程系列:特征筛选原理与实现(

    0x00 前言 我们在《特征工程系列:特征筛选原理与实现(上)》中介绍了特征选择分类,并详细介绍了过滤式特征筛选原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选原理与实现。 0x01 特征选择实现方法三:线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时,最重要特征应该在模型中具有最高系数,而与输出变量不相关特征应该具有接近零系数值。 每个特征都有对应权重系数coef,特征权重系数正负值代表特征与目标值是正相关还是负相关,特征权重系数绝对值代表重要性。 它主要思想是在不同数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断重复,最终汇总特征选择结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征频率(被选为重要特征次数除以它所在子集被测试次数)。 理想情况,重要特征得分会接近100%。稍微弱一点特征得分会是非0数,而最无用特征得分将会接近于0。

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    特征工程系列:特征筛选原理与实现(

    0x00 前言 我们在《特征工程系列:特征筛选原理与实现(上)》中介绍了特征选择分类,并详细介绍了过滤式特征筛选原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选原理与实现。 0x01 特征选择实现方法三:线性模型与正则化 1.主要思想 当所有特征在相同尺度上时,最重要特征应该在模型中具有最高系数,而与输出变量不相关特征应该具有接近零系数值。 每个特征都有对应权重系数coef,特征权重系数正负值代表特征与目标值是正相关还是负相关,特征权重系数绝对值代表重要性。 它主要思想是在不同数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断重复,最终汇总特征选择结果。比如可以统计某个特征被认为是重要特征频率(被选为重要特征次数除以它所在子集被测试次数)。 理想情况,重要特征得分会接近100%。稍微弱一点特征得分会是非0数,而最无用特征得分将会接近于0。

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    基于Spark大规模推荐系统特征工程

    分享嘉宾:陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理:刘璐 出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk 导读:特征工程在推荐系统中有着举足轻重作用,大规模特征工程处理效率极大影响了推荐系统线上性能。 众所周知,推荐系统在业界有着许多成功应用,据统计,亚马逊40%销售在推荐系统作用产生;Netflix 75%用户使用推荐系统寻找他们喜爱视频;30%用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要商品 大规模推荐系统特征抽取 ? Spark优势就在于:计算速度快,能够处理PB级别的数据,分布式计算和自动容错机制,提供便于使用SQL/Python/R API,同时,Spark提供机器学习库也可以应用于推荐系统,所以在业界,几乎所有公司都会使用 Spark支持大规模数据批处理,提供标准SQL接口优点使其成为离线层数据处理不二之选,但是,Spark不支持线上服务,不能保证线上线下特征一致性,同时在AI场景性能没有经过优化,所以在AI场景

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    推荐系统】深入理解推荐系统:无需人工特征工程xDeepFM

    推荐系统】专栏历史部分文章: 深入理解推荐系统:召回 深入理解推荐系统:排序 深入理解推荐系统:Fairness、Bias和Debias 深入理解推荐系统:推荐系统中attention机制 深入理解推荐系统 :特征交叉组合模型演化简史 深入理解推荐系统:十大序列化推荐算法梳理 作为【推荐系统】系列文章第十五篇,将以“xDeepFM”作为今天主角,中科大、北大与微软合作发表在 KDD’18 文章:《xDeepFM 背景介绍 传统交叉特征工程主要有三个缺点,以下部分来自paper: 获取高质量特征代价高昂 大规模预测系统(比如:推荐系统),存在大量原始特征(raw features),很难人工抽取所有交叉特征 人工交叉特征不能泛化到在训练数据中未见过交叉上 这样,在推荐系统领域,其中DNN是否是用于表示高阶特征交叉最有效模型,仍然是一个开放问题。在本paper中,我们提供了一个基于NN模型,以显式、vector-wise方式来学习特征交叉。 总结一,主要有三个贡献: 提出了一种新模型xDeepFM,可以联合训练显式和隐式高阶特征交叉,无需人工特征工程 设计了CIN来显式学习高阶特征交叉,论文展示了特征交叉阶(degree)会在每一层增加

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    基于Spark大规模推荐系统特征工程

    分享嘉宾:陈迪豪 第四范式 架构师 编辑整理:刘璐 出品平台:第四范式天枢、DataFunTalk 导读:特征工程在推荐系统中有着举足轻重作用,大规模特征工程处理效率极大影响了推荐系统线上性能。 众所周知,推荐系统在业界有着许多成功应用,据统计,亚马逊40%销售在推荐系统作用产生;Netflix 75%用户使用推荐系统寻找他们喜爱视频;30%用户进行在线购物前会使用关键词搜索他们需要商品 大规模推荐系统特征抽取 ? Spark优势就在于:计算速度快,能够处理PB级别的数据,分布式计算和自动容错机制,提供便于使用SQL/Python/R API,同时,Spark提供机器学习库也可以应用于推荐系统,所以在业界,几乎所有公司都会使用 Spark支持大规模数据批处理,提供标准SQL接口优点使其成为离线层数据处理不二之选,但是,Spark不支持线上服务,不能保证线上线下特征一致性,同时在AI场景性能没有经过优化,所以在AI场景

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    5篇关于特征嵌入研究论文推荐

    但是现有方法依赖于在整个数据集上训练模型,而忽略了模型不断更新。随着模型更新,新模型必须为整个图库集重新提取特征以保持兼容特征空间,这为大型图库集带来了很高计算成本。 对各种基准广泛实验表明论文方法在各种设置有效性 2、Bootstrap Confidence Regions for Learned Feature Embeddings Kris Sankaran Wang, Qingyun She, PengTao Zhang, Junlin Zhang https://arxiv.org/pdf/2107.12025 点击率 (CTR) 估计是个性化广告和推荐系统中一项基本任务 ,可以通过这种方式有效地捕获每个特征有用特征交互。 上下文嵌入模块从输入实例中聚合每个特征上下文信息,ContextNet 块逐层维护每个特征嵌入,并通过将上下文高阶交互信息合并到特征嵌入中来动态地细化其表示。

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    推荐系统特征工程万字理论

    一、推荐算法建模一般流程 ? 在引入推荐系统数据源与特征工程之前,我们先介绍一推荐算法建模一般流程,这样我们就可以更好地理解数据与特征工程在整个推荐系统业务流程中地位和作用。 d 非线性变换 有时某个属性不同值之间差别较大(比如年收入),有时为了让模型具备更多非线性能力(特别是对于线性模型),这两种情况都需要对特征进行非线性变换,比如值取对数(值都是正情况)作为最终特征 随着Word2Vec及深度学习技术在推荐系统中大规模应用,嵌入方法越来越受到欢迎,我们也会单独讲一嵌入特征,文本、富媒体一般可以转化为嵌入特征。 通过分析特征与目标之间相关性,优先选择与目标相关性特征。如果两个特征之间线性相关度绝对值大,说明这两个特征是有很强相关关系,我们没必要都选择,只需要选择其中一个即可。 5)互信息 在概率论和信息论中,互信息用来度量两个变量之间相关性。互信息越大则表明两个变量相关性越高,互信息为 0 时,两个变量相互独立。

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    推荐系统中自动化特征工程

    传统逻辑回归等相关变种模型均认为特征是相互独立,但是在实际很多情况特征之间依赖关系却是不可忽视,因此需要进行特征交叉。 在大多数业务场景,类别特征经过OneHot后会变得相当稀疏,再进一步特征交叉的话,特征空间就会变得很大,FM就可用于解决特征交叉数据稀疏问题。 ,都需要大量非零样本来进行求解,但是很多时候特征空间是相当稀疏,这种情况参数估计变得相当不准确。 利用泛化(Generalization) 方法则基于相关性转移,探索(Explore)在之前很少或从未出现过交叉特征。 (推荐系统) 几种推荐场景embedding结构

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