1  搜索竞赛特征工程总结

很多搜索推荐的工业界大模型的特征工程核心可以分为用户侧，商品侧还有一些其他侧(一些i2i,u2i等的上游特征)三大类。

本篇文章，不考虑所有时间等因素，直接调研和搜索相关的竞赛，并对其特征和模型训练技巧进行总结。

• 如果是count特征，我们的[XXX]就直接省略

2  单阶特征

2.1  User侧特征

2.1.1  User单阶特征:groupby(user)[XXX]

1. user + [time]: 相邻时间戳的最小/最大/均值/中位数(min/max/mean/median(time_diff)), 当前时间与最早一次/最近上一次时间的差值, 与最后一次/最近下一次时间的差值；

   反映用户的活动频繁度

2. user + [query/item/...]：搜索不同query的次数,商品数,... nunique(query/item/shop/brand/city)

   反映用户的兴趣是否宽泛

3. user + [istrade]: 用户连续未购买商品数,用户连续未购买次数; 用户购买的item数和未购买的商品/商店数,以及二者的比例.

   用户的近期购买兴趣,仅仅是为了看商品，还是希望买商品

2.2  Item侧特征

2.2.1  Item/shop/brand...单阶特征:groupby(item)[XXX]

1. item/shop/brand + [buy]: 商品过去每天的曝光次数(count),被购买次数(buysum)

2. item/shop/brand + [time & buy]: 商品过去一段时间购买的趋势特征(后一天与前一天的购买比例/曝光比例);

3. item/shop/brand + [time & buy]: 商品第一次被购买的时间与商品第一次曝光的时间差;

4. item/shop/brand + [time & price/score...]: item近期商品属性的变化,例如price/星级/好评等.(mean,std,val-mean)

2.2.2  Item的内部组合特征

1. Item在shop/city/country/brand/query下的点击率/购买率排名;

2. shop在brand/city/country/query下的点击率/购买率排名;

3. brand在city/query下的点击率/购买率排名;

4. cate在city下的点击率/购买率排名;

3  组合特征

3.1  User+Query特征(二阶/高阶):groupby(user+query+other)[XXX]

同一个user在Query侧的特征(滑窗)

1. user + query, (之前/之后)有几次相同的值(count/ratio)，(之前/之后)有几次不相同的值(count/ratio)

   此处的ratio为count再除以user+query的前后的count

2. user + query + item/shop/brand/city/context_page_id特征, (之前/之后)有几次相同的值(count/ratio)

3. user + query + item_category_list特征, (之前/之后)有几次相同的值(count/ratio)

4. user + query + [time]: 相同query最小/最大时间(min(time))

5. user + query + [item/shop]: 在该query之前/之后用户访问的item/shop数目

3.2  User + Item特征(二阶/高阶):groupby(user+item+other)[XXX]

1. user + item + [predict_category_property/query/...],(之前/之后)有几次不同的值(nunqiue)

2. user + shop + [predict_category_property/query/...],(之前/之后)有几次不同的值(nunqiue)

3. user + brand + [predict_category_property/query/...],(之前/之后)有几次不同的值(nunqiue)

4. user + city + [predict_category_property/query/...],(之前/之后)有几次不同的值(nunqiue)

5. user + item/: 用户在之前之后点击了多少价格更低的商品，销量更高的商品，评价数更多的店铺，好评率高的店铺，星级高的店铺，服务态度高的店铺，物流好的店铺，描述评分高的店铺

4  特征重要性

5  小结

1. 从特征重要性看,除去一些基础特征和穿越特征(例如next diff等),Query相关的特征占比非常大；而且从答辩PPT看来,Query相关的特征也是帮助最大的一波,而这在大模型模块是可以重点参考的;

2. 第二部分是rank相关的特征(某个item在某个品牌下的销量排名等)，该部分特征是方案中提升很大的另一部分;

6  参考文献

1. IJCAI-18亚军分享：https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?postId=5311

2. IJCAI-18亚军特征重要性:https://github.com/YouChouNoBB/ijcai-18-top2-single-mole-solution/blob/master/file/fea_importance.csv

3. 答辩PPT:https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12586969.1002.9.6d0a48c58rjez0&postId=5311

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