特征工程

通过推荐算法定制生成的特征工程，对原始数据集（包括用户表、物料表和行为表等）进行处理，并生成新的特征表，以供后续的召回和排序使用。

前提条件

• 已开通PAI（Designer），并创建默认工作空间。具体操作，请参见开通PAI并创建默认工作空间。

• 已为工作空间绑定MaxCompute资源。具体操作，请参见管理工作空间计算资源。

• 已创建MaxCompute数据源，并将该数据源绑定为工作空间的引擎。具体操作，请参见创建MaxCompute数据源。

数据集

为了演示以下特征工程，本数据使用脚本模拟构造生成用户（user）表、物料（item）表和行为（behavior）表，并非真实数据集。

特征工程

步骤一：进入Designer页面

1. 登录PAI控制台。

2. 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。

3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型开发与训练 > 可视化建模（Designer），进入Designer页面。

步骤二：构建工作流

1. 在Designer页面，单击预置模板页签。

2. 在模板列表的推荐解决方案-特征工程区域，单击创建。

3. 在新建工作流对话框，配置参数（可以全部使用默认参数）。

   其中： 工作流数据存储配置为OSS Bucket路径，用于存储工作流运行中产出的临时数据和模型。

4. 单击确定。

   您需要等待大约十秒钟，工作流可以创建成功。

5. 在工作流列表，双击推荐解决方案-特征工程工作流，进入工作流。

6. 系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。

   节点	描述
   1	物料表预处理： 将Tag特征分隔符替换为chr(29)供后续特征生成步骤（FG）使用。 产出是否是新上架物料的特征。
   2	行为表预处理：产出day_h、week_day等行为时间的衍生特征。
   3	用户表预处理： 产出是否是新注册用户的特征。 将Tag特征分隔符替换为chr(29)供后续特征生成步骤（FG）使用。
   4	关联行为表、用户表和物料表，形成带统计属性的行为日志宽表。
   5	生成物料特征表，包含一段时间的物料统计特征： item__{event}_cnt_{N}d：N天内该物料上发生某行为的数目，表征物料热门程度。 item__{event}_{itemid}_dcnt_{N}d：N天内该物料上发生某行为的唯一用户数，表征物料热门程度。 item__{min|max|avg|sum}_{field}_{N}d：N天内发生在该物料的正向行为中，用户某数值属性上的统计分布，表征物料被哪种数值属性的用户偏好。 item__kv_{cate}_{event}_{N}d：N天内发生在该物料上的某行为中，用户某类目属性的统计，表征物料被哪种类目属性的用户偏好。
   6	生成用户特征表，包含一段时间的用户统计特征。

步骤三：添加函数

1. 新建业务流程。具体操作，请参见创建业务流程。

2. 右键单击新建的业务流程下的MaxCompute，选择新建资源 > Python，新建一个名称为count_cates_kvs.py的python脚本资源。具体操作，请参见创建并使用MaxCompute资源。

3. 右键单击新建的业务流程下的MaxCompute，选择新建函数。新建一个名称为COUNT_CATES_KVS的MaxCompute函数。其中类名配置为count_cates_kvs.CountCatesKVS，资源列表配置为count_cates_kvs.py。具体操作，请参见创建并使用自定义函数。

步骤四：运行工作流并查看输出结果

1. 单击Designer工作流画布上方的运行按钮。

2. 工作流运行结束后，查看以下MaxCompute表是否有30天的数据：

   • 物料特征表：rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v2

   • 行为日志宽表：rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v2

   • 用户特征表：rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v2

   您可以在SQL查询页面，查询上述表数据。具体操作，请参见使用DataWorks连接。

   说明

   表所属项目禁止了分区表全表扫描，需要指定分区条件。如果查询表数据的SQL需要进行全表扫描，您可以在SQL语句前加set odps.sql.allow.fullscan=true; 语句并一起提交运行。全表扫描会导致输入量增加从而使成本增加。