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推荐系统中的数据处理与特征工程

在推荐系统中，数据处理和特征工程是两个至关重要的步骤。它们不仅决定了模型的输入质量，还直接影响了推荐系统的性能和准确性。本节将详细介绍如何在推荐系统中进行有效的数据处理和特征工程，包括数据清洗、特征提取、特征选择和特征转换等技术。我们将结合具体的例子和代码，展示如何使用人工智能技术来提升推荐系统的数据处理和特征工程能力。

数据清洗

数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除数据中的噪声和不一致性，确保数据的准确性和完整性。常见的数据清洗任务包括处理缺失值、异常值、重复数据等。

处理缺失值

在推荐系统中，用户和物品数据可能会存在