目前在特征平台(FeatureStore)中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度,通过将特征生产中通用常见的功能固定下来,通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
前提条件
在开始执行操作前,请确认您已完成以下准备工作:
依赖产品 | 具体操作 |
人工智能平台PAI |
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云原生大数据计算服务MaxCompute |
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大数据开发治理平台DataWorks |
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一、准备工作
准备原始数据
本文需要用到的四张原始表分别为:
用户表(rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1):包含一些基础的用户特征,例如性别、年龄、城市和关注数等。
行为表(rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1):包含一些行为特征,例如某时用户点击某个物品等。
物品表(rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1):包含一些基础的物品特征,例如类别、作者、累计点击数和累计点赞数等。
行为宽表(rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1):该表由前三张表连接而成。
数据表存放在有公开读取权限的pai_online_project中,其数据均为模拟数据生成。您需要在DataWorks中执行SQL命令,将上表数据从pai_online_project项目同步到您的MaxCompute项目中。具体操作步骤如下:
登录DataWorks控制台。
在左侧导航栏单击数据建模与开发 > 数据开发。
选择已创建的DataWorks工作空间后,单击进入数据开发。
鼠标悬停至新建,选择新建节点 > MaxCompute > ODPS SQL,在弹出的页面中配置节点参数。
参数
取值建议
引擎实例
选择已创建的MaxCompute引擎。
节点类型
ODPS SQL
路径
业务流程/Workflow/MaxCompute
名称
可自定义名称。
单击确认。
在新建节点区域运行以下SQL命令,将用户表、物品表、行为表以及行为宽表数据从pai_online_project项目同步到您的MaxCompute项目中。资源组选择已创建的独享资源组。
同步用户表:rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1 like pai_online_project.rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1 STORED AS ALIORC LIFECYCLE 90; INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1 PARTITION(ds) SELECT * FROM pai_online_project.rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1 WHERE ds >= '20240530' and ds <='20240605';
同步行为表:rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1 like pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1 STORED AS ALIORC LIFECYCLE 90; INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1 PARTITION(ds) SELECT * FROM pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1 WHERE ds >= '20240530' and ds <='20240605';
同步物品表:rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1 like pai_online_project.rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1 STORED AS ALIORC LIFECYCLE 90; INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1 PARTITION(ds) SELECT * FROM pai_online_project.rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1 WHERE ds >= '20240530' and ds <='20240605';
同步行为宽表:rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1
CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1 like pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1 STORED AS ALIORC LIFECYCLE 90; INSERT OVERWRITE TABLE rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1 PARTITION(ds) SELECT * FROM pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1 WHERE ds >= '20240530' and ds <='20240605';
安装FeatureStore Python SDK
以下代码均建议在Jupyter Notebook环境下运行。
安装特征平台Python SDK,要求在Python3环境下运行。
%pip install https://feature-store-py.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/package/feature_store_py-1.8.0-py3-none-any.whl
导入需要的功能模块:
import os from feature_store_py import FeatureStoreClient from feature_store_py.fs_datasource import MaxComputeDataSource from feature_store_py.feature_engineering import TableTransform, Condition, DayOf, ComboTransform, Feature, AggregationTransform, auto_count_feature_transform, WindowTransform, auto_window_feature_transform
二、表变换和特征变换操作流程
以下代码均建议在Jupyter Notebook环境下运行。
定义表变换。
初始化Client。
access_key_id = os.environ.get("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID") # 填入您的Access Key ID access_key_secret = os.environ.get("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET") # 填入您的Access Key Secret project = 'project_name' # 填入您的项目名 region = 'cn-hangzhou' # 填入您的项目所在区域,例如华东1(杭州)为cn-hangzhou fs_client = FeatureStoreClient(access_key_id=access_key_id, access_key_secret=access_key_secret, region=region)
指定数据源。
input_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_v1" ds = MaxComputeDataSource(table=input_table_name, project=project)
指定变换后的输出表名称。
output_table_name = "rec_sln_demo_v1_fs_test_v1"
定义表变换。
trans_name = "drop_duplicates" # 表变换名称 keys = ["user_id", "item_id"] # 去重字段 sort_keys = ["event_unix_time"] # 排序字段 sort_order = ["desc"] # 顺序定义 tran_i = TableTransform(trans_name, keys, sort_keys, sort_order)
定义特征变换。
feature1 = Feature( name="page_net_type", input=['page', 'net_type'], transform=ComboTransform( separator='_' ) ) feature2 = Feature( name="trim_playtime", type="double", transform="playtime/10" )
生成pipeline流程。
pipeline = fs_client.create_pipeline(ds, output_table_name).add_table_transform(tran_i).add_feature_transform([feature1, feature2], keep_input_columns=True)
生成与执行变换。
execute_date = '20240605' output_table = pipeline.execute(execute_date, drop_table=True)
执行上述代码共分以下两个步骤:
生成变换配置。该配置除了指定SQL外,还指定了变换所需的各种信息,包括输入输出、参数和依赖等。
执行。根据第一个步骤生成的配置执行,将变换后的结果存放在输出表中。
查看结果。
查看生成表的结果,该结果直接以pandas.DataFrame的形式呈现。
pd_ret = output_table.to_pandas(execute_date, limit=20)
展示pd_ret的内容。
pd_ret
查看生成的配置,该配置包含输入表定义、变换SQL、依赖、参数以及输出表定义等。该配置既适用于Debug调试,也适用于保存后进行后续的上线例行任务等。
transform_info = output_table.transform_info
查看transform_info的内容。
transform_info
查看第一阶段的输入配置。
pipeline_config = pipeline.pipeline_config
查看pipeline_config的内容。
pipeline_config
三、统计类型特征变换
统计特征普遍存在于特征生产场景中,是机器学习和数据分析中常见的一种数据预处理方法,通常用于生成更具代表性和更容易解释的特征。这些变换通过对原始数据进行汇总、计算和抽取,使得模型能够更好地理解数据的时间趋势、周期性和异常情况。具体优势如下:
捕捉时间趋势:在用户行为数据中,最近一段时间的行为往往对当前状态有更大的影响。
降低噪音:原始数据中可能包含大量噪音。通过统计变换,您可以通过聚合操作来减少这些噪音的影响。
丰富特征:统计变换可以生成新特征,增加模型的表达能力。
提高模型性能:通过引入统计特征,您可以显著提高模型的预测性能。
增强解释性:统计特征更加易于解释和理解,使得问题的诊断和分析更为方便。
数据压缩:在某些情况下,统计特征可以有效减少数据维度。
虽然统计特征的具体实现过程较为复杂,但通过如下介绍的简单的统计特征定义,就可以生产出大量的统计特征。
单个统计类型特征变化定义与运行
定义输入和输出表名。
input_agg_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_agg = MaxComputeDataSource(table=input_agg_table_name, project=project) output_agg_table_name = "rec_sln_demo_behavior_test_agg_v1"
定义一个统计类型特征。
feature_agg1 = Feature( name="user_avg_praise_count_1d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", # 聚合函数名称,可选的有 'avg', 'sum', 'min', 'max' condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), # 设置条件判断,表示当字段 "event" 的值不等于 "expr" 时成立。具体逻辑可结合生成的SQL语句来进一步理解。 group_by_keys="user_id", # group by 对应的 key window_size=DayOf(1), # 窗口大小,这里是 1 天 ), )
创建pipeline,运行统计类型特征变换。
agg_pipeline = fs_client.create_pipeline(ds_agg, output_agg_table_name).add_feature_transform([feature_agg1])
生产与执行变换。
execute_date = '20240605' print("transform_info = ", agg_pipeline.transform_info) output_agg_table = agg_pipeline.execute(execute_date, drop_table=True)
查看transform_info内容。
transform_info_agg = output_agg_table.transform_info transform_info_agg
查看结果。
pd_ret = output_agg_table.to_pandas(execute_date, limit=20) pd_ret
多个不同窗口统计类型特征变换自动JOIN
定义输出表名。
output_agg_table_name_2 = "rec_sln_demo_behavior_test_agg_v2"
定义多个不同窗口的统计类型特征,定义的窗口大小分为别1、3、7、15和30。
feature_agg1 = Feature( name="user_avg_praise_count_1d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(1), ), ) feature_agg2 = Feature( name="user_avg_praise_count_3d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(3), ), ) feature_agg3 = Feature( name="user_avg_praise_count_7d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(7), ), ) feature_agg4 = Feature( name="user_avg_praise_count_15d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(15), ), ) feature_agg5 = Feature( name="user_avg_praise_count_30d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(30), ), )
创建pipeline。
agg_pipeline_2 = fs_client.create_pipeline(ds_agg, output_agg_table_name_2).add_feature_transform([feature_agg1, feature_agg2, feature_agg3, feature_agg4, feature_agg5])
执行pipeline生产过程。
execute_date = '20240605' output_agg_table_2 = agg_pipeline_2.execute(execute_date, drop_table=True)
查看变换结果。
transform_info_agg_2 = output_agg_table_2.transform_info transform_info_agg_2
查看表运行结果。
pd_ret_2 = output_agg_table_2.to_pandas(execute_date, limit=20) pd_ret_2
多个统计特征变换过程支持自动归并和类型自动推导
为了优化计算过程,多个特征同窗口大小时会自动归并,在同一个group窗口块中计算完成。 整个计算过程会涉及类型的改变,例如avg会将bigint类型变换为double类型,而且输入特征的类型众多比较难记住。因此在整个统计特征的变换过程中,会支持类型自动推导,即不需要预先指定类型,特征定义过程中会自动推导出结果特征的类型。
定义输出表名。
output_agg_table_name_3 = "rec_sln_demo_behavior_test_agg_v3"
定义更多不同类型的特征。
feature_agg6 = Feature( name="user_expr_cnt_1d", transform=AggregationTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="="), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(1), ) ) feature_agg7 = Feature( name="user_expr_item_id_dcnt_1d", input=['item_id'], transform=AggregationTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="="), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(1), ), ) feature_agg8 = Feature( name="user_sum_praise_count_1d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="sum", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(1), ), ) feature_agg9 = Feature( name="user_sum_praise_count_3d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="sum", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(3), ), )
创建pipeline。
agg_pipeline_3 = fs_client.create_pipeline(ds_agg, output_agg_table_name_3).add_feature_transform([feature_agg1, feature_agg2, feature_agg3, feature_agg4, feature_agg5, feature_agg6, feature_agg7, feature_agg8, feature_agg9])
执行pipeline生产过程。
execute_date = '20240605' output_agg_table_3 = agg_pipeline_3.execute(execute_date, drop_table=True)
查看变换结果。
transform_info_agg_3 = output_agg_table_3.transform_info transform_info_agg_3
查看表运行结果。
pd_ret_3 = output_agg_table_3.to_pandas(execute_date, limit=20) pd_ret_3
内置自动扩展函数,支持对统计特征变换自动扩展
因统计特征较多,包括不同的窗口大小和众多聚合函数计算组合,手动实现每个特征比较复杂。系统内置了自动扩展函数,仅需指定要统计的输入特征,即可自动生成并完成数百种统计特征的定义。
指定要统计的输入特征。
name_prefix = "user_" input_list = ["playtime", "duration", "click_count", "praise_count"] event_name = 'event' event_type = 'expr' group_by_key = "user_id" count_feature_list = auto_count_feature_transform(name_prefix, input_list, event_name, event_type, group_by_key) print("len_count_feature_list = ", len(count_feature_list)) print("count_feature_list = ", count_feature_list)
定义输出表名,并创建pipeline。
output_agg_table_name_4 = "rec_sln_demo_behavior_test_agg_v4" agg_pipeline_4 =fs_client.create_pipeline(ds_agg, output_agg_table_name_4).add_feature_transform(count_feature_list)
执行pipeline生产过程。
execute_date = '20240605' output_agg_table_4 = agg_pipeline_4.execute(execute_date, drop_table=True)
查看变换结果。
transform_info_agg_4 = output_agg_table_4.transform_info transform_info_agg_4
查看表运行结果。
pd_ret_4 = output_agg_table_4.to_pandas(execute_date, limit=20) pd_ret_4
支持不同的group key同时变换
以上内容阐述了当所有group key均相同时的处理方法,此外,系统还支持对不同group key进行转换操作。具体示例如下:
定义输出表名。
input_agg_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_agg = MaxComputeDataSource(table=input_agg_table_name, project=project) output_agg_table_name_5 = "rec_sln_demo_behavior_test_agg_v5"
定义不同group key的特征。
feature_agg1 = Feature( name="item__sum_follow_cnt_15d", input=['follow_cnt'], transform=AggregationTransform( agg_func="sum", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(1), ) ) feature_agg2 = Feature( name="author__max_follow_cnt_15d", input=['follow_cnt'], transform=AggregationTransform( agg_func="max", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="="), group_by_keys="author", window_size=DayOf(15), ), )
创建pipeline。
agg_pipeline_5 = fs_client.create_pipeline(ds_agg, output_agg_table_name_5).add_feature_transform([feature_agg1, feature_agg2])
执行pipeline生产过程。
execute_date = '20240605' output_agg_table_5 = agg_pipeline_5.execute(execute_date, drop_table=True)
查看变换结果。
transform_info_agg_5 = output_agg_table_5.transform_info transform_info_agg_5
四、WindowTransform窗口变换特征
上述统计类型特征变换基本能满足常规特征生产场景。但在某些大规模推荐等场景中,还会面临更高层次要求。FeatureStore支持WindowTransform窗口变换特征,您可以方便地得到KV特征,还可以利用天级中间表的形式来优化计算过程,进而达到降低特征计算时间、节省计算成本的目的。具体优势如下:
捕捉复杂非线性交互:简单的特征(如用户的年龄、性别等)难以表达用户的复杂偏好。特征交叉可以帮助捕捉用户和物品之间更复杂的非线性交互关系。
提升预测准确性:交叉特征可以显著提升推荐系统和广告系统的性能。
减少存储空间:对于大规模的用户和物品集合,直接存储每一对用户和物品的交互特征是不现实的。特征抽取和特征转换能有效减少需要存储的特征数量。
提升推理效率:通过预先计算并存储交叉特征,在实时推理时可以快速查找并利用这些特征,从而提升系统响应速度。
按照以下几个维度为您介绍WindowTransform窗口变换特征的实现过程:
简单聚合函数计算过程
简单聚合函数包括count、sum、max和min 。这些聚合函数的计算过程比较直接,即通过天级别汇总后,再进一步进行多天的汇总即可得到最终的结果。此外,本文还将介绍天级中间表,以及引入了UDF(MaxCompute UDF概述)以得到最终的计算结果。在实际的计算过程中,用户执行特征生产的过程还是和上述常规特征变换一样,Feature Store Python SDK会自动处理天级中间表的创建、UDF的生成、资源上传以及函数自动注册等,用户无需感知这些细节即可实现特征生产过程。
定义输入和输出表名。
input_window_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_window_1 = MaxComputeDataSource(table=input_agg_table_name, project=project) output_window_table_name_1 = "rec_sln_demo_behavior_test_window_v1"
定义WindowTransform特征。
win_feature1 = Feature( name="item__kv_gender_click_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ), ) win_feature2 = Feature( name="item__kv_gender_click_cnt_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="sum", # 聚合函数,可选的有 'sum', 'avg', 'max', 'min' agg_field="click_count", # 对该特征进行聚合函数的计算 condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ), )
创建pipeline,运行WindowTransform类型特征变换。
window_pipeline_1 = fs_client.create_pipeline(ds_window_1, output_window_table_name_1).add_feature_transform([win_feature1, win_feature2], keep_input_columns=True)
生产与执行变换。
该生产过程有天级临时中间表生成,此时的drop table只会删掉最终的结果,不会删除中间的临时表。
execute_date = '20240605' print("transform_info = ", window_pipeline_1.transform_info) output_window_table_1 = window_pipeline_1.execute(execute_date, drop_table=True)
另外,因涉及多天的统计,例如上述示例是统计7天的数据,中间的临时表一般只会计算最新分区的数据。为此系统在执行特征生产过程中提供了一个参数 backfill_partitions,当第一次执行时可以将其设置为True,系统会自动补全依赖的天数。例如本次统计是涉及7天的数据,系统会自动将7天的数据补全,这样在后面例行运行时,还可以再设置为False,只需要补全最新一天分区的数据即可。
execute_date = '20240506' output_window_table_1 = window_pipeline_1.execute(execute_date, backfill_partitions=True)
当设置backfill_partitions参数为True时,系统会自动补全临时中间表的依赖天数的数据,建议在第一次例行运行时运行。
当统计天数较多时,运行上述代码的时间较长。
查看结果表数据。
window_ret_1 = output_window_table_1.to_pandas(execute_date, limit=50) window_ret_1
查看实际的计算过程。
window_pipeline_1.transform_info
通过计算过程可以看出,系统会生成天级别的中间临时表 rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1_tmp_daily ,该表会将天级的结果汇总存储在固定的分区中,这样会避免重复计算。
另外在计算最终结果时,还会使用到一个UDF:count_kv,该UDF会自动将统计结果分类汇总到结果map中,以String的形式存在,方便后续进行离线和在线结果推理。
上述内容介绍了简单聚合函数计算过程,以count、sum为例执行了整个生产过程,该生产过程虽然涉及天级的中间临时表、UDF等概念,但核心流程和常规的数据变换操作一样,未增加操作复杂度。其它简单聚合函数max和min同理。
avg聚合函数计算过程
因为在一天中计算avg结果后,再通过多天来汇总结果,会导致计算结果不准确,因此单独介绍avg聚合函数计算过程。正确的计算方法是先计算多天的 sum_v 累加值和 count_v 计数结果,然后再通过sum_v/count_v
得出多天的avg值。
尽管该聚合函数被单独介绍,其复杂的计算细节已被封装在transform_info
中。因此,用户无须深入了解这些细节,而只需像处理常规特征那样进行操作,即可顺利生成最终结果。
定义输入和输出表名。
input_window_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_window_1 = MaxComputeDataSource(table=input_window_table_name, project=project) output_window_table_name_2 = "rec_sln_demo_behavior_test_window_v2"
定义WindowTransform特征。
win_feature1 = Feature( name="item__kv_gender_click_avg_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="avg", agg_field="click_count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ), ) win_feature2 = Feature( name="item__kv_gender_click_avg_15d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="avg", agg_field="click_count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(15), ), )
创建pipeline,运行WindowTransform类型特征变换。
window_pipeline_2 = fs_client.create_pipeline(ds_window_1, output_window_table_name_2).add_feature_transform([win_feature1, win_feature2])
生产与执行变换。
execute_date = '20240605' print("transform_info = ", window_pipeline_2.transform_info) output_window_table_2 = window_pipeline_2.execute(execute_date, drop_table=True)
查看结果表数据。
window_ret_2 = output_window_table_2.to_pandas(execute_date, limit=50) window_ret_2
多种group key的函数计算过程
同样,WindowTransform支持多种group key来同时计算,结果最终left join在输入表中。具体示例如下所示:
定义输入和输出表名。
input_window_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_window_1 = MaxComputeDataSource(table=input_window_table_name, project=project) output_window_table_name_3 = "rec_sln_demo_behavior_test_window_v3"
定义WindowTransform特征。
win_feature1 = Feature( name="item__kv_gender_click_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ), ) win_feature2 = Feature( name="item__kv_gender_click_cnt_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="sum", agg_field="click_count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ), ) win_feature3 = Feature( name="author__kv_gender_click_15d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="author", window_size=DayOf(7), ), ) win_feature4 = Feature( name="author__kv_gender_click_cnt_15d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="sum", agg_field="click_count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="author", window_size=DayOf(7), ), )
创建pipeline,运行WindowTransform类型特征变换。
window_pipeline_3 = fs_client.create_pipeline(ds_window_1, output_window_table_name_3).add_feature_transform([win_feature1, win_feature2, win_feature3, win_feature4])
生产与执行变换。
execute_date = '20240605' print("transform_info = ", window_pipeline_3.transform_info) output_window_table_3 = window_pipeline_3.execute(execute_date, drop_table=True)
查看结果表数据。
window_ret_3 = output_window_table_3.to_pandas(execute_date, limit=50) window_ret_3
内置自动扩展函数,支持对WindowTransform特征自动扩展
和统计类型特征变换类似,WindowTransform统计特征较多,包括不同的窗口大小和众多聚合函数计算组合,手动实现每个特征比较复杂。系统内置了自动扩展函数,仅需指定要统计的输入特征,即可自动生成并完成数百种统计特征的定义。
指定要统计的输入特征。
name_prefix = "item" input_list = ['gender'] agg_field = ["click_count"] event_name = 'event' event_type = 'click' group_by_key = "item_id" window_size = [7, 15, 30, 45] window_transform_feature_list = auto_window_feature_transform(name_prefix, input_list, agg_field, event_name, event_type, group_by_key, window_size) print("len_window_transform_feature_list = ", len(window_transform_feature_list)) print("window_transform_feature_list = ", window_transform_feature_list)
定义输出表名,创建pipeline。
input_window_table_name = "rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1" ds_window_1 = MaxComputeDataSource(table=input_window_table_name, project=project) output_window_table_name_4 = "rec_sln_demo_behavior_test_window_v4" window_pipeline_4 =fs_client.create_pipeline(ds_window_1, output_window_table_name_4).add_feature_transform(window_transform_feature_list)
生产与执行变换。
execute_date = '20240605' print("transform_info = ", window_pipeline_4.transform_info) output_window_table_4 = window_pipeline_4.execute(execute_date, drop_table=True)
JoinTransform联接转换
上述特征生产过程,尤其是AggregationTransform和WindowTransform的输入均为行为表,输出结果也是存放于一个行为表中。而在大部分情况下,最终上线需要的不是一个行为表,而是要和别的表进行连接,生成特征表,例如user表或item表。
因此引入joinTransform,支持将AggregationTransform和WindowTransform的特征和已有的user表或item 表连接起来。
JoinTransform和WindowTransform进行关联
定义WindowTransform输入表。
window_table_name = 'rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1' ds_window_1 = MaxComputeDataSource(table=window_table_name, project=project)
定义WindowTransform特征。
win_fea1 = Feature( name="item__kv_gender_click_7d", input=["gender"], transform=WindowTransform( agg_func="count", condition=Condition(field="event", value="click", operator="="), group_by_keys="item_id", window_size=DayOf(7), ) )
创建pipeline。
说明因后续需要join其他表,此处未指定输出表。
win_pipeline_1 = fs_client.create_pipeline(ds_window_1).add_feature_transform([win_fea1])
定义JoinTransform输入和输出表。
item_table_name = 'rec_sln_demo_item_table_preprocess_v1' ds_join_1 = MaxComputeDataSource(table=item_table_name, project=project) output_table_name = 'rec_sln_demo_item_table_v1_fs_window_debug_v1'
创建JoinTransform pipeline,和Window Transform pipeline连接在一起。
join_pipeline_1 = fs_client.create_pipeline(ds_join_1, output_table_name).merge(win_pipeline_1)
生产和执行变换。
execute_date = '20240605' output_join_table_1 = join_pipeline_1.execute(execute_date, drop_table=True)
查看结果表数据。
join_ret_1 = output_join_table_1.to_pandas(execute_date, limit = 50) join_ret_1
查看实际的计算过程。
output_join_table_1.transform_info
JoinTransform和AggregationTransform进行关联
定义AggregationTransform输入表。
agg_table_name = 'rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v1' ds_agg_1 = MaxComputeDataSource(table=agg_table_name, project=project)
定义AggregationTransform特征。
agg_fea1 = Feature( name="user_avg_praise_count_1d", input=["praise_count"], transform=AggregationTransform( agg_func="avg", condition=Condition(field="event", value="expr", operator="<>"), group_by_keys="user_id", window_size=DayOf(1), ), )
创建pipeline。
说明因后续需要join其他表,此处未指定输出表。
agg_pipeline_1 = fs_client.create_pipeline(ds_agg_1).add_feature_transform([agg_fea1])
定义JoinTransform输入和输出表。
user_table_name = 'rec_sln_demo_user_table_preprocess_v1' ds_join_2 = MaxComputeDataSource(table=user_table_name, project=project) output_table_name_2 = 'rec_sln_demo_user_table_v1_fs_window_debug_v1'
创建JoinTransform pipeline,和AggregationTransform连接在一起。
join_pipeline_2 = fs_client.create_pipeline(ds_join_2, output_table_name_2).merge(agg_pipeline_1, keep_input_columns=False)
生产和执行变换。
execute_date = '20240605' output_join_table_2 = join_pipeline_2.execute(execute_date, drop_table=True)
查看结果表数据。
join_ret_2 = output_join_table_2.to_pandas(execute_date, limit = 50) join_ret_2
查看实际的计算过程。
output_join_table_2.transform_info
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