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素材网站的图可以做海报吗,wordpress 门户 主题,我的个人网站怎么做,一个网站做十个二级域名字节跳动推荐系统特征工程全攻略#xff1a;从数据预处理到工业级实践 【免费下载链接】monolith ByteDances Recommendation System 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/monolith4/monolith 开篇#xff1a;推荐系统特征工程的痛点与解决方案 在推荐系统…字节跳动推荐系统特征工程全攻略从数据预处理到工业级实践【免费下载链接】monolithByteDances Recommendation System项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/monolith4/monolith开篇推荐系统特征工程的痛点与解决方案在推荐系统领域特征工程直接决定了模型效果的上限。字节跳动内部实践表明优质特征带来的收益远超模型结构调优。但工业级推荐系统面临三大核心挑战高基数特征处理如用户ID、商品ID、稀疏数据有效利用、实时特征更新延迟。本文基于字节跳动Monolith框架的特征工程模块系统讲解从原始数据到模型特征的全流程解决方案包含15核心技术点、8个代码案例和5个实战优化技巧。读完本文你将掌握高基数特征的哈希分桶与动态Embedding技术稀疏特征的多层级处理策略从FeatureSlot到FeatureSlice工业级数据预处理流水线的并行化实现特征交叉的高效工程落地方案特征质量监控与异常处理机制一、数据预处理流水线从原始数据到训练样本1.1 数据采集与清洗的工业级实践推荐系统的数据来源通常包括用户行为日志、物品元数据和上下文信息。字节跳动采用多源数据融合架构典型流程如下原始日志 → 数据清洗 → 质量检测 → 特征标准化 → 特征存储 → 训练样本生成关键代码实现基于Monolith框架demodef get_preprocessed_dataset(size1m) - tf.data.Dataset: ratings tfds.load(fmovielens/{size}-ratings, splittrain) max_b (1 63) - 1 # 最大哈希桶数量 return ratings.map(lambda x: { mov: tf.strings.to_hash_bucket_fast([x[movie_title]], max_b), uid: tf.strings.to_hash_bucket_fast([x[user_id]], max_b), label: tf.expand_dims(x[user_rating], axis0) })1.2 特征提取与转换的核心技术字节跳动推荐系统常用的特征转换方法包括特征类型处理方法应用场景代码示例类别型特征哈希分桶Embedding用户ID、商品IDtf.strings.to_hash_bucket_fast数值型特征归一化/离散化用户活跃度、商品价格tf.keras.layers.Normalization序列特征截断/填充注意力机制用户行为序列tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences文本特征BERT embedding/TF-IDF商品标题、用户评论tf.text.vectorize_layer高性能并行处理实现def save_one_shard(total_shards, pid, start, end): ds get_preprocessed_dataset(1m).map(lambda x: { mov: tf.squeeze(x[mov]), uid: tf.squeeze(x[uid]), label: tf.squeeze(x[label]) }) pbar tqdm(positionpid, desc[Serializing]) for i in range(start, end): ds_shard ds.shard(total_shards, i).as_numpy_iterator() with open(fdata_1m/part_{i}.csv, w) as f: for item in ds_shard: f.write(serialize_hr(item)) pbar.update()二、特征工程核心技术Monolith框架的设计与实现2.1 特征交叉的工程化实现特征交叉是提升推荐系统效果的关键手段Monolith支持多种交叉方式原始特征 → 一阶特征 → 二阶特征 → 高阶特征 → 特征交互代码示例特征交叉层实现class FeatureCrossLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, cross_typehadamard, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.cross_type cross_type def call(self, inputs): if self.cross_type hadamard: result inputs[0] for i in range(1, len(inputs)): result result * inputs[i] return result elif self.cross_type concat: return tf.keras.layers.Dense( unitsinputs[0].shape[-1])(tf.concat(inputs, axis-1))2.2 高级特征交叉技术详解Monolith框架提供了多种高级特征交叉方法GroupInt分组交互将特征人工分组减少重复交叉支持点积和元素积两种交互方式可选注意力机制进行加权组合AllInt全交互所有特征都参与交叉无需人工分组引入压缩矩阵减少输出维度计算效率高避免生成大矩阵CDot压缩点积AllInt的升级版压缩矩阵与输入数据相关自适应调节压缩矩阵输出压缩后的中间特征供上层MLP使用三、工业级案例实战电影推荐系统特征工程全流程3.1 数据预处理完整流程以MovieLens-1M数据集为例完整预处理流程包括数据加载与格式转换特征提取与哈希映射数据分桶与并行存储训练样本生成与批次处理代码实现# 数据预处理函数 def get_preprocessed_dataset(size1m) - tf.data.Dataset: ratings tfds.load(fmovielens/{size}-ratings, splittrain) max_b (1 63) - 1 # 哈希桶大小 return ratings.map(lambda x: { mov: tf.strings.to_hash_bucket_fast([x[movie_title]], max_b), uid: tf.strings.to_hash_bucket_fast([x[user_id]], max_b), label: tf.expand_dims(x[user_rating], axis0) }) # 输入函数 def input_fn(self, mode): env json.loads(os.environ[TF_CONFIG]) dataset get_preprocessed_dataset(1m) dataset dataset.shard(get_worker_count(env), env[task][index]) return dataset.batch(512, drop_remainderTrue)\ .map(to_ragged).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)3.2 模型特征工程实现完整的电影推荐模型特征处理流程原始特征 → 用户特征 → uid哈希映射 → Embedding lookup(32维) → 用户特征向量 原始特征 → 物品特征 → mov哈希映射 → Embedding lookup(32维) → 物品特征向量 用户特征向量 物品特征向量 → 特征拼接 → MLP层(256→64→1) → 预测评分模型完整代码class MovieRankingModelBase(MonolithModel): def __init__(self, params): super().__init__(params) self.p params def model_fn(self, features, mode): # 创建Embedding特征列 for s_name in [mov, uid]: self.create_embedding_feature_column(s_name) # 查找Embedding向量 mov_embedding, user_embedding self.lookup_embedding_slice( features[mov, uid], slice_namevec, slice_dim32) # MLP评分预测 ratings tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(256, activationrelu), tf.keras.layers.Dense(64, activationrelu), tf.keras.layers.Dense(1) ]) concated tf.concat((user_embedding, mov_embedding), axis1) rank ratings(concated) # 损失与优化器 label features[label] loss tf.reduce_mean(tf.losses.mean_squared_error(rank, label)) optimizer tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer(0.05) return EstimatorSpec( labellabel, predrank, head_namerank, lossloss, optimizeroptimizer, classificationFalse )四、最佳实践与性能优化4.1 数据预处理性能优化指南优化方向具体措施性能提升并行处理多进程数据分片处理3-5倍数据格式TFRecord替代CSV2-3倍内存优化特征延迟加载与释放减少50%内存占用计算优化向量化操作替代循环10-100倍并行数据处理示例if __name__ __main__: total_shards 4 num_process min(max(cpu_count() // 4, 1), total_shards) processes [] shards_per_p total_shards // num_process for i in range(num_process): p Process(targetsave_one_shard, args(total_shards, i, shards_per_p * i, shards_per_p * (i 1))) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join()4.2 特征质量监控体系字节跳动推荐系统建立了完善的特征质量监控机制特征分布偏移检测KS检验、PSI指标缺失值率与异常值监控特征重要性变化追踪实时报警与自动降级策略监控指标计算def calculate_psi(expected, actual, bins10): 计算特征分布偏移PSI指标 expected_percents, _ np.histogram(expected, binsbins, densityTrue) actual_percents, _ np.histogram(actual, binsbins, densityTrue) psi_value 0 for e, a in zip(expected_percents, actual_percents): e max(e, 1e-7) # 避免除零 a max(a, 1e-7) psi_value (e - a) * np.log(e / a) return psi_value五、总结与展望字节跳动推荐系统的特征工程实践表明系统化的特征处理架构是支撑大规模推荐系统高效运行的核心。本文详细介绍了Monolith框架下的数据预处理流程、特征工程核心技术、高级特征处理策略及最佳实践涵盖从原始数据到模型特征的完整链路。未来推荐系统特征工程的发展方向自动化特征工程AutoFE的端到端实现深度学习特征生成与表示学习的深度融合实时特征计算与模型在线学习的一体化特征质量与模型效果的联动优化掌握这些技术将帮助你构建更高效、更精准的推荐系统解决工业级应用中的实际挑战。【免费下载链接】monolithByteDances Recommendation System项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/monolith4/monolith创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考