固定窗口拼接

其它常见方案

在推荐系统中，样本拼接（sample stitching）通常指的是将不同的数据源或者不同特征的数据进行组合，以便更好地训练模型或提升推荐效果。这里有几个常见的方案：

  1. 基于用户行为的拼接：

    • 利用用户的浏览、点击、购买等行为数据与物品的信息（如类别、标签等）进行拼接，构建更加丰富的用户-物品交互样本。

  2. 基于时间序列的拼接：

    • 将用户在一段时间内的行为序列作为特征，结合当前的行为目标，创建包含时间动态信息的样本。这种方法有助于捕捉用户的兴趣变化趋势。

  3. 跨域推荐中的拼接：

    • 在跨领域推荐场景下，可以将一个领域的用户行为数据与其他相关领域的物品信息进行拼接，以发现潜在的兴趣迁移和协同效应。

  4. 多模态数据拼接：

    • 结合文本、图像、视频等多种类型的数据来丰富物品描述或用户偏好表达。例如，在电商推荐系统中，除了商品的基本信息外，还可以加入商品图片分析得到的特征。

  5. 社交关系拼接：

    • 利用用户之间的社交网络关系，比如好友列表、关注者等，将社交影响因素融入到用户-物品交互样本中，增强推荐的相关性和个性化程度。

  6. 上下文信息拼接：

    • 根据用户使用服务的时间、地点、设备类型等上下文信息调整推荐结果，通过将这些上下文因素与基本的用户-物品交互数据拼接起来，实现更精准的推荐。

每种拼接方式都有其适用场景和挑战，实际应用时需要根据具体的业务需求和技术条件选择合适的策略，并可能需要对原始数据进行预处理和特征工程，以确保拼接后的样本能够有效地服务于推荐算法的学习过程。