Question

例如，假设每个用户都有自己独特的模型，例如用户音乐品味。当然，我可以编码他们品味的通用功能，但我希望它是真正具体和个性化的用户。然而，我不是制作N个不同的模型，而是将N编码为我的模型的特征（0-> N）。 E.g：

age, eye color, time of day, user_id

让我们说，现在，我正在使用神经网络。关于user_id是否足以为每个用户产生不同结果的想法？

Answer 1

当然！这正是您可以使用 one-hot encoding 的原因。但是，这意味着您将获得N个额外输入（其中N是用户数量。）

如果您有三个用户，模型的额外输入将如下所示：

user1: 001
user2: 010
user3: 100

但是，如果你正在为很多用户运行神经计算，你应该使用一个对用户ID无动于衷的网络（即使你说你不想这样）。也许看看某种经常性网络（LSTM）。