机器学习PAI把物品序列和物品side info序列放在一个group里面 和 拆成3个group？

将物品序列和物品side info序列放在一个group里面与拆成3个group在算法上的区别主要在于数据的组织方式和处理方式。

1. 数据组织方式：将物品序列和物品side info序列放在一个group里面，意味着所有的信息都在同一个组中进行操作和分析。而拆分成3个group，则意味着将数据分成了三个不同的组，每个组包含一部分信息。这可能会影响后续的数据处理和分析过程，因为可能需要对每个组进行单独的操作和处理。

2. 处理方式：将物品序列和物品side info序列放在一个group里面，可能会导致数据处理和分析更加集中和高效。因为所有相关的信息都在同一个组中，可以方便地进行并行计算和优化。而拆分成3个group，则需要对每个组进行单独的处理和分析，可能会影响到整体的计算效率和性能。

总的来说，将物品序列和物品side info序列放在一个group里面与拆成3个group在算法上的主要区别在于数据的组织方式和处理方式。具体选择哪种方式取决于实际需求和场景，需要根据实际情况进行权衡和决策。

如果你把序列特征放在单独的feature group里，那么这些特征可以指定不同的encoding方法，并且插拔到模型的任务位置；相反如果你和其他特征放在一起，只能使用DIN那种encoding的方式，并且只能拼接在embedding layer ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”