【推荐系统】深度学习训练框架（九）：推荐系统与LLM在Dataset、Tokenizer阶段的异同

在推荐系统中，Dataset与Tokenizers（分词器）的对应关系，可以理解为 "数据管理与特征处理器" 的协作。但核心区别在于：推荐系统处理的是结构化、多元的特征，而LLM处理的是自然语言文本。

简单来说：

Dataset 的角色几乎不变：仍然是数据的管理者、组织者和提供者。
Tokenizer 的角色被"特征处理器/编码器"替代 ：它们负责将各种原始特征（用户ID、电影ID、年龄、历史序列等）转换成模型可以理解的数值化向量。

下表清晰地展示了这种核心映射关系和差异：

概念	NLP (文本)	推荐系统 (结构化数据)
`Dataset` 的职责	存储和管理`(文本, 标签)`对，提供访问接口。	存储和管理`(用户特征, 物品特征, 上下文, 标签)`对，提供访问接口。
核心处理单元	Tokenizer	特征处理器 (Feature Processor)
它的任务	将文本字符串转换为词元ID列表 (`input_ids`)。	将各类原始特征转换为数值向量/嵌入。
处理对象	单一的文本序列。	多元特征：用户ID、物品ID、类别、数值、序列等。
典型输出	`{'input_ids': [...], 'attention_mask': [...], ...}`	`{'user_embedding': ..., 'item_embedding': ..., 'category': ..., 'price': ...}`
核心目的	捕捉词法、句法、语义信息。	捕捉用户兴趣、物品属性、交互上下文信息。

💡 深入理解：推荐系统中的"特征处理器"

推荐系统的"特征处理器"不是一个单一模块，而是一个处理流水线，针对不同类型的特征使用不同的编码方法：

类别型特征 (如用户ID、电影ID、城市)
- 对应关系 ：最接近NLP中的Tokenizer。
- 处理方法 ：使用 Embedding Layer。
- 过程：原始ID (如 user_123) → 通过查表映射为一个稠密向量。这个向量就是该ID的"嵌入"，用于在向量空间中表达其潜在特征。
- 代码体现 ：通常在模型定义中，会看到 torch.nn.Embedding(num_users, embedding_dim)。
数值型特征 (如年龄、价格、评分次数)
- 处理方法 ： 标准化/归一化 后直接输入，或也通过一个全连接层转换。
- 过程：原始数值 → 缩放处理 → 作为标量或向量输入模型。
序列型特征 (如用户最近点击的10个商品ID)
- 对应关系：类似NLP中处理一个句子。
- 处理方法 ：先对每个ID做嵌入，再将得到的向量序列输入 RNN、Transformer 等序列模型来捕捉顺序兴趣。
- 过程： [item_id_1, item_id_2, ...] → 各自嵌入 → 序列模型 → 得到一个代表用户短期兴趣的向量。

📊 一个电影推荐的代码实例

以经典的MovieLens数据集为例，我们来看一个简化版的推荐系统Dataset如何工作：

python 复制代码

import torch
from torch.utils.data import Dataset
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

class MovieLensDataset(Dataset):
    def __init__(self, df):
        self.data = df
        
        # 初始化各种"特征处理器"（替代了单一的Tokenizer）
        self.user_encoder = LabelEncoder() # 处理用户ID
        self.item_encoder = LabelEncoder() # 处理电影ID
        self.scaler = StandardScaler()     # 处理数值特征
        
        # 拟合所有处理器
        self.user_ids = self.user_encoder.fit_transform(df['userId'])
        self.item_ids = self.item_encoder.fit_transform(df['movieId'])
        self.ratings = df['rating'].values.astype('float32')
        
        # 假设我们还有用户年龄特征
        self.user_ages = self.scaler.fit_transform(df['age'].values.reshape(-1, 1)).flatten()
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # Dataset负责组织数据
        user_id = self.user_ids[idx]
        item_id = self.item_ids[idx]
        rating = self.ratings[idx]
        user_age = self.user_ages[idx]
        
        # 注意：这里返回的是"处理好的特征ID/数值"，
        # 真正的嵌入转换通常在模型内部（nn.Embedding）完成。
        return {
            'user_id': torch.tensor(user_id, dtype=torch.long), # 类似input_ids，但含义单一
            'item_id': torch.tensor(item_id, dtype=torch.long),
            'user_age': torch.tensor(user_age, dtype=torch.float32), # 数值特征
            'rating': torch.tensor(rating, dtype=torch.float32) # 要预测的标签
        }

# 模型定义中会有对应的嵌入层
class RecommenderModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim=16):
        super().__init__()
        # 这些Embedding层就是特征处理的核心
        self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
        # 处理数值特征的全连接层
        self.age_fc = torch.nn.Linear(1, embedding_dim)
        
    def forward(self, batch):
        user_emb = self.user_embedding(batch['user_id']) # 将ID转为向量
        item_emb = self.item_embedding(batch['item_id'])
        age_emb = self.age_fc(batch['user_age'].unsqueeze(1))
        # 组合所有特征向量，进行预测...
        combined = user_emb + item_emb + age_emb
        return combined

🎯 总结与类比

步骤	NLP 世界	推荐系统世界
1. 原始输入	一段文本句子。	一组结构化特征（用户，物品，上下文）。
2. 特征处理	Tokenizer 将词转为 `input_ids`。	各种编码器将特征转为 ID/数值/向量。
3. 模型理解	`nn.Embedding` 将 `input_ids` 转为词向量。	`nn.Embedding` 和 `nn.Linear` 等将特征ID/数值转为特征向量。
4. 核心目标	捕捉语义，完成分类/翻译等。	捕捉匹配信号，预测用户对物品的偏好（评分/点击概率）。

本质是相同的 ：Dataset负责数据的组织与加载 ，而"特征处理器"（替代了Tokenizer）负责将原始数据翻译成模型能理解的数学语言（向量）。

如果你在构建一个具体的推荐场景（例如新闻推荐或电商推荐），我可以帮你进一步梳理其中需要哪些具体的"特征处理器"以及如何设计Dataset。