特征工程需围绕用户行为、物品属性和交互上下文有针对性设计，核心是让模型理解“用户为何点此而非彼”。分用户侧（静态画像、行为统计、实时意图）、物品侧（结构化属性、语义匹配、热度校准）及交互上下文（时空信号、路径依赖、交叉特征）三层构建，并严控数据质量与一致性。
训练推荐排序模型时，特征工程不是“加得越多越好”，而是要围绕用户行为模式、物品属性差异和交互上下文动态性做有针对性的设计。核心目标是让模型能区分“用户为什么点这个，而不是那个”。
不能只用用户ID做embedding——它隐含偏好但不可解释、难泛化。建议分层构建：
商品不是孤立存在，特征要支持横向比较：
同一个用户在不同时间、位置、路径下，偏好可能完全不同：
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排序模型对特征质量极度敏感，三个关键动作不能省：
基本上就这些。特征工程没有银弹，但每一步都该回答一个问题：“这个数字，真的能让模型更懂这次点击背后的理由吗？”
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