在推荐系统中，连续特征的加工是非常重要的，可以提高模型的性能和推荐效果。以下是一些常见的连续特征加工方法：
- 归一化/标准化：将连续特征的值映射到一个特定的范围内，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这样可以避免特征之间的量纲差异对模型的影响，常见的方法有最小最大归一化、均值方差标准化等。
- 离散化：将连续特征转换为离散特征，可以使用等宽离散化、等频离散化或基于聚类的离散化等方法。离散化后的特征可以更好地被一些模型（如决策树、朴素贝叶斯等）处理。
- 特征缩放：对于一些对数值范围敏感的模型（如神经网络），可以使用特征缩放方法，如对数缩放、指数缩放等，来调整特征的分布。
- 特征组合：将多个连续特征进行组合，生成新的特征。例如，可以计算两个特征的乘积、比值、和差等，以捕捉特征之间的交互关系。
- 特征提取：使用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法对连续特征进行降维，提取主要的特征成分，减少特征维度，提高模型的计算效率。
- 基于领域知识的处理：根据推荐系统的具体应用场景和领域知识，对连续特征进行特定的处理。例如，在电影推荐中，可以将电影的上映年份转换为年代特征。
- 引入时间信息：如果连续特征与时间相关，可以考虑引入时间窗口、趋势分析等方法，来捕捉特征随时间的变化。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，具体的选择取决于数据的特点、模型的需求和应用场景。在实际应用中，需要通过实验和调优来确定最适合的连续特征加工方法。
参考
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/698181775