多源数据融合特征提取技术研究
在大模型训练过程中，多源数据融合是提升模型性能的关键环节。本文分享一个实际项目中遇到的踩坑经历和解决方案。
问题背景
我们有一个电商推荐系统，需要融合用户行为数据、商品属性数据和用户画像数据。最初尝试直接拼接所有特征，结果发现模型效果远不如预期。
踩坑过程
- 特征维度爆炸：直接合并后特征维度从100+飙升到5000+
- 数据分布不均：某些源数据分布严重倾斜，影响模型训练
- 时间戳错配：不同数据源的时间戳格式不统一，导致数据对齐失败
解决方案
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
# 1. 数据清洗和预处理
def clean_data(df):
df = df.dropna() # 删除缺失值
df = df.drop_duplicates() # 去重
return df
# 2. 特征选择和降维
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=100)
# 3. 统一时间格式处理
import dateutil.parser
train_data['timestamp'] = train_data['timestamp'].apply(lambda x: dateutil.parser.parse(x))
# 4. 特征工程
# 标准化数值特征
scaler = StandardScaler()
numeric_features = ['price', 'rating', 'view_count']
train_data[numeric_features] = scaler.fit_transform(train_data[numeric_features])
复现建议
- 准备多源数据集（用户行为、商品信息、用户画像）
- 使用上述代码框架进行数据清洗和特征提取
- 评估融合后特征的模型性能
通过合理的特征工程，我们成功将模型准确率提升了15%。
注意事项
- 始终在处理前备份原始数据
- 特征缩放要根据实际分布选择合适的标准化方法
- 跨源特征需要仔细检查数据一致性
讨论