7.7.4　上下文信息

用户在操作标的物时是包含上下文信息的，这类上下文主要有时间、地点、上一步操作、所在路径，甚至是天气、心情、操作系统、版本等内容。时间可以是操作时间、是否是节日、是否是工作日、特殊日期（如双十一）等。地域对于LBS（Location Based Services，基于地理位置的服务，如美团、滴滴等）类应用是非常重要的。对于购物等具备漏斗行为转化的产品或业务，用户的上一步操作及所在路径对训练模型非常关键。

整合了上述4大类特征信息，我们可以构建如图7-5所示的训练集，利用FM模型来训练，求得参数，最终获得训练好的模型，用于线上预测。关于构建各类特征的方法和技巧，读者可以参考第15章的介绍。

图7-5　基于4类信息构建分解机的训练数据集

我们可以根据不同的业务形态、当前业务具备的数据等按照上面的方式获得模型特征，最终构建分解机模型。本章参考文献[10]，[11]，[13]，[18]中有如何利用FM来进行推荐的介绍，另外本章参考文献[23]是一篇很长的博士毕业论文，综述了利用分解模型（主要是FM）做推荐的各种方法及细节，值得大家学习参考。