在线预测时如何处理推荐物品的位置特征

一、背景与问题

在构建推荐系统的过程中，模型的离线训练阶段通常会将物品的位置特征作为关键输入，以捕捉用户对不同位置展示物品的响应差异。然而，在线预测阶段，当模型对候选物品进行实时排序并生成推荐列表时，由于物品的实际展示位置尚未确定（取决于模型计算出的排序分数），位置特征无法直接获取。

为解决这一问题，我们需要在预测时采用一种策略来为每个待推荐物品指定一个位置值，以便模型能够进行有效评分。本篇文档将介绍两种可行的方法：通过接口动态传递位置特征，以及利用配置文件预设默认值。

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二、解决方案

1. 通过接口传递位置特征

接口方式为调用者提供了灵活指定位置特征的能力。当进行在线预测请求时，可以通过请求参数features中包含的特定键值对来传递物品的位置信息。具体操作如下：

• 请求示例：

curl 'http://host/api/callback' -d '{"uid":"84603208","request_id":"d9cb1c8d-4d3f-491b-9ea3-380481dabde3","scene_id":"homepage","features":{"age":25, "city":"beijing", "position_feature":5 }, "item_list":[{"item_id":"113939841"},{"item_id":"113764910"}],"request_info":{"recom_id":"1111111"}}'

2. 使用默认值

对于未通过接口主动提供位置信息的情况，系统将自动采用预设在fg.json配置文件中的默认位置特征值。这种方式简化了调用流程，适用于不需要精细化控制位置特征或默认位置设定足以满足需求的场景。