推荐模型样本怎么制作

制作推荐模型样本需要以下步骤：

1. 数据收集：收集用户的历史行为数据，例如浏览记录、购买记录等。

2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、缺失值处理等预处理工作，确保数据的质量和完整性。

3. 特征工程：从收集到的数据中提取有用的特征，例如用户的性别、年龄、偏好等，以及商品的类别、价格、销量等。

4. 样本选择：根据推荐模型的需求，选择合适的样本进行训练和测试。例如，对于基于协同过滤的推荐模型，可以选择用户对商品的评分数据作为样本。

5. 样本标注：对选择的样本进行标注，例如将用户对商品的评分转换为喜欢或不喜欢的标签。

6. 模型训练和评估：使用选择的样本进行模型训练，并使用测试集对模型进行评估和调优。

7. 样本更新：随着用户行为的变化和新商品的上架，需要不断更新样本，以保证推荐模型的准确性和效果。