广告推荐特征工程首要明确场景（如信息流/搜索广告）和目标变量（CTR/CVR/停留时长），再构建用户、广告、上下文三类特征，处理稀疏特征、交叉组合、归一化及缺失值，最终封装为可复用Transformer。
做广告推荐的特征工程，第一步不是写代码，而是想清楚“要推什么、给谁推、怎么算好”。比如是首页信息流里的原生广告，还是搜索结果页的竞价广告？目标变量通常是点击（CTR）、转化（CVR）或停留时长——不同目标决定特征设计重点。点击率预测更关注用户兴趣匹配度，转化率预测则要加入行为深度、历史下单等强信号。
特征骨架通常围绕三个维度展开：
广告ID、用户ID、关键词这类高维稀疏特征不能直接One-Hot。常用做法是：red">频次截断+哈希映射（如只保留出现≥5次的广告ID，再用hash(广告ID) % 10000降维）；或者用目标编码（Target Encoding）替代原始ID——用该广告的历史平均CTR代替ID本身，但要加平滑防止过拟合（例如：(点击数+α×全局平均CTR) / (曝光数+α)）。
单特征往往不够，关键在组合：
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数值型特征（如出价、曝光次数）建议用RobustScaler（中位数+四分位距），比StandardScaler更抗异常值干扰；类别型特征缺失统一填“UNK”并单独编码；时间类特征（如距上次点击小时数）可分桶+onehot，避免模型误学线性关系。所有特征处理逻辑必须封装成scikit-learn风格的Transformer类，确保训练/推理一致。
基本上就这些。特征工程不是堆砌字段，而是围绕业务目标，把“人、货、场”的关系翻译成模型能理解的数字语言。以上就是Python构建个性化广告推荐模型的特征工程流程讲解【教学】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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