ctr特征处理流程

CTR（点击率）特征处理流程主要包括以下几个步骤：首先，收集用户行为数据，如浏览历史、搜索记录等；其次，对原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填充缺失值、数据标准化等；接着，根据业务需求和数据分析目标，从原始数据中提取相关特征，如用户属性、广告属性、上下文特征等；然后，对特征进行编码和转换，如独热编码、标签编码等，以便于模型的输入；最后，将处理好的特征输入到机器学习或深度学习模型中进行训练和预测。在整个流程中，需要不断地与业务团队沟通，以确保特征选择和处理符合实际需求。