推荐系统基本概念

• 特征
  • 多值特征

特征

多值特征

• 如论文的关键字描述信息；商品信息的描述；网站关键词
• 常见处理
  • count: 计算多值特征中有多少个值
  • LabelEncoder(将一列文本数据转化成数值): 如果特征存在明显的聚集效应，很多多值特征组合在一起就是一个有意义的信息，例如，文章关键词里面的：SVM｜监督学习；商品里面的，女生｜连衣裙；等等，这些词组合在一起就是很有意义的一类信息，可以直接LabelEncoder进行编码
  • Multi One-Hot: 每个不同的值对应一列特征，出现了就是1没出现就是0
  • CounterVector: 统计了每个词在当前文本下的出现次数，如果每个关键词在当前的Multi-Value特征中都是唯一的值的时候，那么CounterVector就和One-Hot等价
  • TfidfVectorizer: 可以认为是CounterVector的扩展，它还考虑了在上下文中文本的出现次数
  • Word2Vec

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来源： https://www.cnblogs.com/yao1996/p/14984613.html