特征处理之统计特征

历届的Kaggle/天池比赛，天猫/京东排序和推荐业务线里模型用到的特征
1.加减平均：这个用户所买商品高于所有用户购买商品平均价格的多少（权衡一个人的消费能力），用户连续登录天数超过平均多少（表明这个用户对该产品的黏性）
2.分位线：商品属于售出商品价格的多少分位线处。（比如20%，说明20%的人买东西都不会低于这个价格）。
3.次序型：排在第几位。
4.比例型：电商中，某商品在某电商平台好/中/差评的比例
### 特征处理示例：
##### 数据说明：
数据主要包含两个部分。第一部分是1000万用户在商品全集上的移动端行为数据（D），包含如下字段：
特征处理之统计特征
实例如：
141278390,282725298,1,95jnuqm,5027,2014-11-18 08
这些字段中behavior_type字段和time字段包含的信息量最大，user_geohash字段由于缺失值太多，基本没法使用。
第二个部分是商品子集（P），包含如下字段：
特征处理之统计特征
实例如：
117151719,96ulbnj,7350
训练数据包含了抽样出来的一定量用户在一个月时间（11.18~12.18）之内的移动端行为数据（D），评分数据是这些用户在这个一个月之后的一天（12.19）对商品子集（P）的购买数据。参赛者要使用训练数据建立推荐模型，并输出用户在接下来一天对商品子集购买行为的预测结果。

数据处理示例

(1) 前一天的购物车商品很有可能第二天就被购买 => 规则
(2) 剔除掉30天里从来不买东西的人 =>数据清洗
(3) 加车N件，只买了一件的，剩余的不会买 =>规则
(4) 购物车的购买转化率（有的人加车了，就买了。直接推该用户推荐加车的东西）=>用户维度统计特征
(5) 商品热度（比较热的东西，是大众比较喜欢的：一般为销量，连续型数据） =>商品维度特征
(6) 不同的item点击/收藏/购物车/购买的总计 (4个连续值) =>商品维度统计特征
(7) 不同的item点击/收藏/购物车/购买平均每个user的计数 (4个连续值，每个用户对其交互的特定商品发生上述行为的次数) =>用户维度统计特征
(8) 变热门的品牌/商品(对于某个item，今天有多少人点击-昨天有多少人点击，若差值变大，说明该item变热) =>商品维度统计特征（差值型）
(9) 最近第1/2/3/7天的行为数与平均行为数的比值 (有的user比较喜欢点，他就不喜欢买；有的用户点的非常少，他点了基本就会买) =>用户维度统计特征（比例型）
(10) 商品在类别中的排序（比如iphone8在手机类别中的排序，按热度：点击量、购买量、上架时间） =>商品维度统计特征（次序型)
(11) 商品的购买转化率（商品展示和购买次数的比值，有些商品展示了很多次都没人买，有些商品一展示就很多人买） =>商品维度统计特征（比例型）
开一个时间窗口，时间可能是前一周，最多一个月，或一个季度
(12) 最近的交互离现在的时间 =>时间型
(13) 总交互的天数(该用户对该APP的关联程度有多高) =>时间型
(14) 用户前一天最晚的交互行为时间（判断用户的习惯，比如发现某用户喜欢半夜购） =>时间型
(15) 用户购买商品的时间 (用户发生购买行为的平均、最早、最晚时间) =>时间型

模型特征组合

拼接型：简单的组合特征。例如挖掘用户对某种类型的喜爱，对用户和类型做拼接。正负权重，代表喜欢或不喜欢某种类型。
　　- user_id&&category: 10001&&女裙 10002&&男士牛仔
　　- user_id&&style: 10001&&蕾丝 10002&&全棉　　
模型特征组合：
　　- 用GBDT产出特征组合路径
　　- 组合特征和原始特征一起放进LR训练

4月机器学习算法班-特征工程：https://blog.csdn.net/joycewyj/article/details/51647036
特征处理与选择实例分析：
https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967
特征工程笔记：https://blog.csdn.net/joycewyj/article/details/51647036

转自：https://blog.csdn.net/fisherming/article/details/79925574

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