字节跳动推荐系统特征工程全攻略：从数据预处理到工业级实践

开篇：推荐系统特征工程的痛点与解决方案

在推荐系统领域，特征工程直接决定了模型效果的上限。字节跳动内部实践表明，优质特征带来的收益远超模型结构调优。但工业级推荐系统面临三大核心挑战：高基数特征处理（如用户ID、商品ID）、稀疏数据有效利用、实时特征更新延迟。本文基于字节跳动Monolith框架（https://gitcode.com/GitHub_Trending/monolith4/monolith）的特征工程模块，系统讲解从原始数据到模型特征的全流程解决方案，包含15+核心技术点、8个代码案例和5个实战优化技巧。

读完本文你将掌握：

• 高基数特征的哈希分桶与动态Embedding技术
• 稀疏特征的多层级处理策略（从FeatureSlot到FeatureSlice）
• 工业级数据预处理流水线的并行化实现
• 特征交叉的高效工程落地方案
• 特征质量监控与异常处理机制

一、数据预处理流水线：从原始数据到训练样本

1.1 数据采集与清洗的工业级实践

推荐系统的数据来源通常包括用户行为日志、物品元数据和上下文信息。字节跳动采用多源数据融合架构，典型流程如下：

flowchart TD
    A[原始日志] -->|Flink实时处理| B[数据清洗]
    B --> C{质量检测}
    C -->|异常值/缺失值处理| D[特征标准化]
    D --> E[特征存储(Hive/ClickHouse)]
    E -->|批处理/流处理| F[训练样本生成]

关键代码实现（基于Monolith框架demo）：

def get_preprocessed_dataset(size='1m') -> tf.data.Dataset:
  ratings = tfds.load(f"movielens/{size}-ratings", split="train")
  # 哈希分桶处理高基数特征
  max_b = (1 << 63) - 1  # 最大哈希桶数量
  return ratings.map(lambda x: {
    'mov': tf.strings.to_hash_bucket_fast([x['movie_title']], max_b),
    'uid': tf.strings.to_hash_bucket_fast([x['user_id']], max_b),
    'label': tf.expand_dims(x['user_rating'], axis=0)
  })

1.2 特征提取与转换的核心技术

字节跳动推荐系统常用的特征转换方法包括：

特征类型	处理方法	应用场景	代码示例
类别型特征	哈希分桶+Embedding	用户ID、商品ID	tf.strings.to_hash_bucket_fast
数值型特征	归一化/离散化	用户活跃度、商品价格	tf.keras.layers.Normalization
序列特征	截断/填充+注意力机制	用户行为序列	tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences
文本特征	BERT embedding/TF-IDF	商品标题、用户评论	tf.text.vectorize_layer

高性能并行处理实现：

def save_one_shard(total_shards, pid, start, end):
  ds = get_preprocessed_dataset('1m').map(lambda x: {
    'mov': tf.squeeze(x['mov']),
    'uid': tf.squeeze(x['uid']),
    'label': tf.squeeze(x['label'])
  })
  pbar = tqdm(position=pid, desc="[Serializing]")
  for i in range(start, end):
    ds_shard = ds.shard(total_shards, i).as_numpy_iterator()
    with open(f"data_1m/part_{i}.csv", "w") as f:
      for item in ds_shard:
        f.write(serialize_hr(item))
        pbar.update()

二、特征工程核心技术：Monolith框架的设计与实现

2.1 FeatureSlot与FeatureSlice：特征管理的双层架构

Monolith框架创新性地提出特征槽(FeatureSlot) 与特征切片(FeatureSlice) 概念，解决高维稀疏特征的存储与更新难题：

classDiagram
    class Env {
        - vocab_size_dict: dict
        - slot_id_to_feature_slot: dict
        + set_feature_slot(slot_id, feature_slot)
        + finalize()
    }
    class FeatureSlot {
        - slot_id: int
        - has_bias: bool
        - feature_slices: list
        + add_feature_slice(dim, optimizer)
        + slot_id()
    }
    class FeatureSlice {
        - feature_slot: FeatureSlot
        - dim: int
        - slice_index: int
        - optimizer: Optimizer
        + dim()
        + slice_index()
    }
    Env "1" --> "*" FeatureSlot: contains
    FeatureSlot "1" --> "*" FeatureSlice: contains

核心代码解析：

# 特征槽定义（monolith/core/feature.py）
class FeatureSlot(object):
  def __init__(self, env, slot_id, has_bias=False, ...):
    self._env = env
    self._slot_id = slot_id
    self._has_bias = has_bias
    self._feature_slices = []
    if self._has_bias:
      # 为特征槽添加偏置切片
      self._feature_slices.append(FeatureSlice(
          feature_slot=self, dim=1, slice_index=0, ...))
  
  def add_feature_slice(self, dim, optimizer=None, ...):
    # 添加向量特征切片
    feature_slice = FeatureSlice(
        feature_slot=self, dim=dim, slice_index=len(self._feature_slices), ...)
    self._feature_slices.append(feature_slice)

2.2 动态Embedding管理：解决高基数特征存储难题

针对推荐系统中常见的超高基数特征（如百亿级用户ID），Monolith采用动态Embedding表机制：

1. 基于访问频率的LRU缓存策略
2. 特征ID的分片存储与分布式查询
3. 按需加载与过期淘汰机制

实现原理：

# 模型中创建Embedding特征列（markdown/demo/demo_model.py）
def model_fn(self, features, mode):
  # 为每个稀疏特征声明Embedding表
  for s_name in ["mov", "uid"]:
    self.create_embedding_feature_column(s_name)
  
  # 查找Embedding向量
  mov_embedding, user_embedding = self.lookup_embedding_slice(
    features=['mov', 'uid'], slice_name='vec', slice_dim=32)

三、高级特征处理策略：从基础到深度融合

3.1 特征交叉的工程化实现

特征交叉是提升推荐系统效果的关键手段，Monolith支持多种交叉方式：

stateDiagram-v2
    [*] --> 原始特征
    原始特征 --> 一阶特征: 线性组合
    原始特征 --> 二阶特征: FM/FFM
    原始特征 --> 高阶特征: DeepFM/PNN
    二阶特征 --> 特征交互: 元素积/哈达玛积
    高阶特征 --> 特征交互: 多层神经网络
    特征交互 --> [*]

代码示例（特征交叉层实现）：

# monolith/native_training/layers/feature_cross.py
class FeatureCrossLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, cross_type="hadamard", **kwargs):
    super().__init__(** kwargs)
    self.cross_type = cross_type

  def call(self, inputs):
    # inputs为多个特征Embedding列表
    if self.cross_type == "hadamard":
      # 哈达玛积
      result = inputs[0]
      for i in range(1, len(inputs)):
        result = result * inputs[i]
      return result
    elif self.cross_type == "concat":
      # 拼接后全连接
      return tf.keras.layers.Dense(
          units=inputs[0].shape[-1])(tf.concat(inputs, axis=-1))

3.2 时序特征处理：捕捉用户动态兴趣

推荐系统中用户兴趣具有时效性，Monolith提供时序特征专用处理模块：

1. 变长序列的统一长度对齐（padding/truncating）
2. 基于注意力的序列特征加权
3. 时间衰减因子的兴趣演化建模

代码实现：

# 时序特征处理示例
def process_sequence_feature(sequence_ids, max_seq_len=50):
  # 序列对齐
  padded_seq = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(
      sequence_ids, maxlen=max_seq_len, padding='post', truncating='post')
  
  # 位置编码
  positions = tf.range(start=0, limit=max_seq_len, delta=1)
  position_encoding = tf.expand_dims(positions, axis=0)
  
  # 时间衰减权重
  time_decay = tf.exp(-0.1 * tf.cast(position_encoding, tf.float32))
  
  return padded_seq * time_decay

四、最佳实践与性能优化

4.1 数据预处理性能优化指南

优化方向	具体措施	性能提升
并行处理	多进程数据分片处理	3-5倍
数据格式	TFRecord替代CSV	2-3倍
内存优化	特征延迟加载与释放	减少50%内存占用
计算优化	向量化操作替代循环	10-100倍

并行数据处理示例（ml_dataset.py）：

if __name__ == "__main__":
  total_shards = 4
  num_process = min(max(cpu_count() // 4, 1), total_shards)
  processes = []
  shards_per_p = total_shards // num_process
  for i in range(num_process):
    p = Process(target=save_one_shard, 
                args=(total_shards, i, shards_per_p * i, shards_per_p * (i + 1)))
    p.start()
    processes.append(p)
  for p in processes:
    p.join()

4.2 特征质量监控体系

字节跳动推荐系统建立了完善的特征质量监控机制：

1. 特征分布偏移检测（KS检验、PSI指标）
2. 缺失值率与异常值监控
3. 特征重要性变化追踪
4. 实时报警与自动降级策略

监控指标计算：

def calculate_psi(expected, actual, bins=10):
  """计算特征分布偏移PSI指标"""
  expected_percents, _ = np.histogram(expected, bins=bins, density=True)
  actual_percents, _ = np.histogram(actual, bins=bins, density=True)
  
  psi_value = 0
  for e, a in zip(expected_percents, actual_percents):
    e = max(e, 1e-7)  # 避免除零
    a = max(a, 1e-7)
    psi_value += (e - a) * np.log(e / a)
  return psi_value

五、工业级案例实战：电影推荐系统特征工程全流程

5.1 数据预处理完整流程

以MovieLens-1M数据集为例，完整预处理流程包括：

1. 数据加载与格式转换
2. 特征提取与哈希映射
3. 数据分桶与并行存储
4. 训练样本生成与批次处理

代码实现：

# 数据预处理函数（ml_dataset.py）
def get_preprocessed_dataset(size='1m') -> tf.data.Dataset:
  ratings = tfds.load(f"movielens/{size}-ratings", split="train")
  max_b = (1 << 63) - 1  # 哈希桶大小
  return ratings.map(lambda x: {
    'mov': tf.strings.to_hash_bucket_fast([x['movie_title']], max_b),
    'uid': tf.strings.to_hash_bucket_fast([x['user_id']], max_b),
    'label': tf.expand_dims(x['user_rating'], axis=0)
  })

# 输入函数（demo_model.py）
def input_fn(self, mode):
  env = json.loads(os.environ['TF_CONFIG'])
  dataset = get_preprocessed_dataset('1m')
  # 分布式训练的数据分片
  dataset = dataset.shard(get_worker_count(env), env['task']['index'])
  return dataset.batch(512, drop_remainder=True)\
    .map(to_ragged).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

5.2 模型特征工程实现

完整的电影推荐模型特征处理流程：

flowchart LR
    A[原始特征] -->|用户特征| B[uid哈希映射]
    A -->|物品特征| C[mov哈希映射]
    B --> D[Embedding lookup(32维)]
    C --> E[Embedding lookup(32维)]
    D --> F[用户特征向量]
    E --> G[物品特征向量]
    F --> H[特征拼接]
    G --> H
    H --> I[MLP层(256→64→1)]
    I --> J[预测评分]

模型完整代码：

class MovieRankingModelBase(MonolithModel):
  def __init__(self, params):
    super().__init__(params)
    self.p = params

  def model_fn(self, features, mode):
    # 创建Embedding特征列
    for s_name in ["mov", "uid"]:
      self.create_embedding_feature_column(s_name)

    # 查找Embedding向量
    mov_embedding, user_embedding = self.lookup_embedding_slice(
      features=['mov', 'uid'], slice_name='vec', slice_dim=32)
    
    # MLP评分预测
    ratings = tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu"),
      tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu"),
      tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    concated = tf.concat((user_embedding, mov_embedding), axis=1)
    rank = ratings(concated)
    
    # 损失与优化器
    label = features['label']
    loss = tf.reduce_mean(tf.losses.mean_squared_error(rank, label))
    optimizer = tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer(0.05)
    
    return EstimatorSpec(
      label=label, pred=rank, head_name="rank", loss=loss, 
      optimizer=optimizer, classification=False
    )

六、总结与展望

字节跳动推荐系统的特征工程实践表明，系统化的特征处理架构是支撑大规模推荐系统高效运行的核心。本文详细介绍了Monolith框架下的数据预处理流程、特征工程核心技术、高级特征处理策略及最佳实践，涵盖从原始数据到模型特征的完整链路。

未来推荐系统特征工程的发展方向：

1. 自动化特征工程（AutoFE）的端到端实现
2. 深度学习特征生成与表示学习的深度融合
3. 实时特征计算与模型在线学习的一体化
4. 特征质量与模型效果的联动优化

掌握这些技术将帮助你构建更高效、更精准的推荐系统，解决工业级应用中的实际挑战。建议结合Monolith源码（https://gitcode.com/GitHub_Trending/monolith4/monolith）深入学习，并在实际项目中不断实践优化。

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