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要训练推荐模型，就需要先收集用户的行为数据生成特征向量以后才能进行训练，而一个特征向量由特征以及特征的权重组成，在利用用户行为计算特征向量时需要考虑以下因素。

1. 用户行为的种类：在一个网站中，用户可以对物品产生很多不同种类的行为。用户可以浏览物品、单击物品的链接、收藏物品、给物品打分、购买物品、评论物品、给物品打上不同的标签、和好友分享物品、搜索不同的关键词等。这些行为都会对物品特征的权重产生影响，但不同行为的影响不同，大多时候很难确定什么行为更加重要，一般的标准就是用户付出代价越大的行为权重越高。
2. 用户行为产生的时间：一般来说，用户近期的行为比较重要，而用户很久之前的行为相对比较次要。因此，如果用户最近购买过某一个物品，那么这个物品对应的特征将会具有比较高的权重。
3. 用户行为的次数：有时用户对一个物品会产生很多次行为。比如用户会听一首歌很多次，看一部电视剧的很多集等。因此用户对同一个物品的同一种行为发生的次数也反映了用户对物品的兴趣，行为次数多的物品对应的特征权重越高。
4. 物品的热门程度：这里的物品广义的,可以是电商的商品,新闻的文章,听歌应用的歌曲,甚至是微博的大V(虽然这么说有点不尊重),总之一切你需要推广的东西都可以称作这里广义的物品. 如果用户对一个很热门的物品产生了行为，往往不能代表用户的个性，因为用户可能是在跟风，可能对该物品并没有太大兴趣，特别是在用户对一个热门物品产生了偶尔几次不重要的行为（比如浏览行为）时，就更说明用户对这个物品可能没有什么兴趣，可能只是因为这个物品的链接到处都是，很容易点到而已。反之，如果用户对一个不热门的物品产生了行为，就说明了用户的个性需求。因此，推荐引擎在生成用户特征时会加重不热门物品对应的特征的权重。
5. 数据去噪：对样本做去噪。对于数据中混杂的刷单等类作弊行为的数据，要将其排除出训练数据,否则它会直接影响模型的效果；样本中的缺失值也要做处理。
6. 正负样本均衡：一般我们收集用户的行为数据都是属于正样本，造成了严重的不平衡。所以对于一个用户，从他没有过行为的物品中采样出一些物品作为负样本，但采样时，保证每个用户的正负样本数目相当。
7. 特征组合：我们需要考虑特征与特征之间的关系。例如在美团酒店搜索排序中，酒店的销量、价格、用户的消费水平等是强相关的因素，用户的年龄、位置可能是弱相关的因素，用户的ID是完全无关的因素。在确定了哪些因素可能与预测目标相关后，我们需要将此信息表示为数值类型,即为特征抽取的过程。除此之外，用户在App上的浏览、交易等行为记录中包含了大量的信息，特征抽取则主要是从这些信息抽取出相关因素，用数值变量进行表示。常用的统计特征有计数特征,如浏览次数、下单次数等;比率特征，如点击率、转化率等;统计量特征，如价格均值、标准差、分位数、偏度、峰度等。

参考: https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP