推荐算法特征工程实战：用户与物料动态画像构建指南

在推荐系统的特征工程中，动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化，算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表，深入解析动态画像的构建方法与工程实践。

一、用户动态画像：六大维度精准刻画兴趣偏好

用户动态画像基于六个关键维度构建（如表2-1所示），形成 "6W"行为模型：

1. 核心维度解析（附典型场景）

2. 工程实现技巧

# 用户A在过去1小时对“军事”标签的点击率计算
def calc_ctr(user_id, tag, time_window):
    imp = get_impressions(user_id, tag, start=time_window)  # 曝光量
    clicks = get_clicks(user_id, tag, start=time_window)   # 点击量
    return clicks / (imp + 1e-6)  # 避免除零

3. 场景化应用

• 兴趣漂移捕捉：通过滑动窗口对比短期（1小时）与长期（1周）的CTR差异

if short_term_ctr > 1.5 * long_term_ctr: 
    push_related_content()  # 推送相关新内容

二、物料动态画像：热度与质量的动态感知

物料的动态画像聚焦受欢迎程度随时间的变化，是冷启动和长尾分发的关键：

1. 双维度量化体系

2. 工程实现方案

# 计算视频在过去24小时的平均播放进度
def avg_play_progress(video_id):
    views = get_views_24h(video_id)
    total_progress = 0
    for view in views:
        total_progress += view.progress / view.duration  # 归一化进度
    return total_progress / len(views)

3. 冷启动优化策略

三、动态画像的推荐系统集成

1. 特征交叉策略

结合用户和物料画像生成联合特征：

# 用户-物料特征交叉
cross_features = []
for feature in user_features:
    for feature in item_features:
        cross_features.append(feature * item_feature)  # 叉积特征

2. 实时更新架构

3. 在线服务优化

• 特征分箱：连续值（如CTR）离散化为10档位
• 归一化处理：消除量纲影响（如Z-Score标准化）
• 增量更新：仅更新变化特征，降低90%计算开销

四、业务效果验证（某视频平台数据）

关键启示：动态画像在提升用户时长和内容分发效率上效果显著

五、避坑指南

1. 数据稀疏陷阱：

   • 问题：小众标签（如“古生物”）统计数据波动大
   • 解法：使用贝叶斯平滑调整置信度

     ctr_smooth = (clicks + α) / (impressions + β)
     

2. 时间衰减策略：

   • 旧行为指数衰减加权（衰减因子=0.95/小时）
   • 实时行为即时生效（最近15分钟行为）

3. 特征监控方案：

   • 画像覆盖率报警（低于95%触发）
   • 统计值异常检测（3σ原则）

结语

动态画像不是静态标签的堆砌，而是随时间流动的兴趣图谱。通过：
✅ 用户画像六维度建模
✅ 物料画像双维度量化
✅ 实时更新与特征交叉

参考

互联网大厂推荐算法实践