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通過推薦算法定制生成的特征工程，對原始數據集（包括用戶表、物料表和行為表等）進行處理，并生成新的特征表，以供后續的召回和排序使用。

前提條件

為了演示以下特征工程，本數據使用腳本模擬構造生成用戶（user）表、物料（item）表和行為（behavior）表，并非真實數據集。

在Designer頁面，單擊預置模板頁簽。
在模板列表的推薦解決方案-特征工程區域，單擊創建。
在新建工作流對話框，配置參數（可以全部使用默認參數）。
其中： 工作流數據存儲配置為OSS Bucket路徑，用于存儲工作流運行中產出的臨時數據和模型。
單擊確定。
您需要等待大約十秒鐘，工作流可以創建成功。
在工作流列表，雙擊推薦解決方案-特征工程工作流，進入工作流。

系統根據預置的模板，自動構建工作流，如下圖所示。

節點	描述
1	物料表預處理：將Tag特征分隔符替換為`chr(29)`供后續特征生成步驟（FG）使用。產出是否是新上架物料的特征。
2	行為表預處理：產出day_h、week_day等行為時間的衍生特征。
3	用戶表預處理：產出是否是新注冊用戶的特征。將Tag特征分隔符替換為`chr(29)`供后續特征生成步驟（FG）使用。
4	關聯行為表、用戶表和物料表，形成帶統計屬性的行為日志寬表。
5	生成物料特征表，包含一段時間的物料統計特征： `item__{event}_cnt_{N}d`：N天內該物料上發生某行為的數目，表征物料熱門程度。 `item__{event}_{itemid}_dcnt_{N}d`：N天內該物料上發生某行為的唯一用戶數，表征物料熱門程度。 `item__{min\|max\|avg\|sum}_{field}_{N}d`：N天內發生在該物料的正向行為中，用戶某數值屬性上的統計分布，表征物料被哪種數值屬性的用戶偏好。 `item__kv_{cate}_{event}_{N}d`：N天內發生在該物料上的某行為中，用戶某類目屬性的統計，表征物料被哪種類目屬性的用戶偏好。
6	生成用戶特征表，包含一段時間的用戶統計特征。

新建業務流程。具體操作，請參見創建業務流程。
右鍵單擊新建的業務流程下的MaxCompute，選擇新建資源 > Python，新建一個名稱為count_cates_kvs.py的python腳本資源。具體操作，請參見創建并使用MaxCompute資源。
右鍵單擊新建的業務流程下的MaxCompute，選擇新建函數。新建一個名稱為COUNT_CATES_KVS的MaxCompute函數。其中類名配置為count_cates_kvs.CountCatesKVS，資源列表配置為count_cates_kvs.py。具體操作，請參見創建并使用自定義函數。

說明

本數據集默認使用的是45天的數據，將會運行較長時間。如果希望更快地完成運行，需要進行如下操作：

更新執行時間窗口參數，使用更少時間內的數據。
- 分別單擊以下節點，將右側參數設置頁簽的執行時間窗口參數由默認的(-45,0]改為(-9,0]：
  - 1_rec_sln_demo_item_table_preprocess_v2
  - 2_rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_ v2
  - 3_rec_sln_demo_user_table_preprocess_v2
  - 4_rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_wide_v2
- 分別單擊以下節點，將右側參數設置頁簽的執行時間窗口參數由默認的(-31,0]改為(-8,0]：
  - 5_rec_sln_demo_item_table_preprocess_all_feature_v2
  - 6_rec_sln_demo_user_table_preprocess_all_feature_v2
修改SQL腳本代碼，選取一部分用戶。
- 單擊節點2_rec_sln_demo_behavior_table_preprocess_ v2，將右側參數設置頁簽的SQL腳本參數配置代碼的第32行由WHERE ds = '${pai.system.cycledate}' 改為WHERE ds = '${pai.system.cycledate}' and user_id %10=1。
- 單擊節點3_rec_sln_demo_user_table_preprocess_v2，將右側參數設置頁簽的SQL腳本參數配置代碼的第38行由WHERE ds = '${pai.system.cycledate}' 改為WHERE ds = '${pai.system.cycledate}' and user_id %10=1。