特征工程是指将原始数据转化为机器学习模型可理解且更有效的特征的过程。在推荐系统中，原始数据可能包括用户ID、物品ID、用户评分、浏览历史、上下文信息（如时间、地点）以及物品属性（如电影类型、演员）等。有效的特征工程能够将这些看似离散的数据点转化为模型能够从中学习用户偏好和物品特性的有意义的信号。例如，一个简单的用户ID本身对模型意义不大，但通过特征工程可以将其转化为用户的嵌入向量，捕捉其潜在偏好。