智能推荐系统：实时推荐系统_（5）.物品特征提取与建模.docx

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物品特征提取与建模

在智能推荐系统中，物品特征提取与建模是至关重要的一步。这一过程涉及从物品中提取有意义的特征，并将其转化为机器学习模型可以理解和处理的格式。这些特征可以是物品的属性、用户的行为数据、时间信息等。通过有效的特征提取和建模，推荐系统能够更准确地理解和预测用户的需求，从而提供更加个性化的推荐。

1.物品特征的定义与重要性

物品特征是指能够描述物品特性的各种属性。这些特征可以是显性的，如标题、描述、标签、类别等；也可以是隐性的，如用户对物品的评分、点击率、购买频率等。有效的物品特征提取可以提高推荐系统的准确性和鲁棒性。

1.1显性特征

显性