[发明专利]一种推荐系统数据抽象与自动化特征工程的方法

权利要求书

1.一种推荐系统数据抽象与自动化特征工程的方法，其特征在于：对于任意场景的推荐系统数据，只需要了解将该推荐系统数据进行适配后生成的字段内的关键词和指定的处理函数，即可使用通用的数据处理和特征工程代码，完成特征的生成，具体包括如下步骤：

步骤a、数据抽象化，基于字段设置原则，把甲方提供的原始数据适配成标准抽象数据；

步骤b、对标准抽象数据配置schema，并开发相应的通用处理函数，经过自动化特征工程从而生成特征数据；

步骤a中的字段设置原则为：适配完成的标准抽象数据包括三类用以生成统计特征的关键词，分别为当前字段的对象描述、类别描述和类别描述处理后的下标值描述，对象描述包括用户user或商品product，类别描述包括用以进行独热处理的种类category、用以表示用户或商品分类的tag，下标值为自然数；

配置schema的次数为两次，第一次配置schema后将标准抽象数据配置成用于表示属性的静态数据和基于统计生成的统计数据，第二次配置schema后将静态数据和统计数据配置成特征数据。

2.根据权利要求1所述的一种推荐系统数据抽象与自动化特征工程的方法，其特征在于：通用处理函数包括最小值最大值函数、归一化函数、z-score函数、线性比例变换函数、高斯标准化函数的一种或多种。