机器学习PAI的feature store现在支持推荐场景的session特征吗？

阿里云机器学习PAI的Feature Store设计用于支持多种类型的特征，包括静态特征和动态特征。在推荐系统场景中，session特征是非常重要的一种实时变化的特征，它们代表了用户在一个会话（session）内的行为序列。

机器学习PAI的Feature Store确实支持推荐场景的session特征。

Feature Store作为PAI产品中心化的数据管理和共享平台，主要用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。它适用于多种AI建模场景，包括推荐系统、用户增长、广告以及金融风控等。在这些场景中，session特征是推荐系统中的一个重要组成部分，它能够帮助模型捕捉用户的实时行为和偏好。

具体到推荐场景，Feature Store可以提供以下支持：

1. 统一的数据访问：为数据分析师和建模人员提供统一的数据处理和访问方式。
2. 特征管理*：帮助管理和组织用于机器学习模型训练的特征数据，确保数据的质量和可用性。
3. 多人共享：支持多人、多团队之间共享特征，保证离线和在线特征的一致性。
4. 实时特征访问：提供高效的在线特征访问能力，这对于需要实时更新的特征，如session特征，尤为重要。

此外，通过Feature Store，可以构建一套完整的推荐系统，从创建与注册特征表到最终上线的整个过程都得到了支持和简化。这意味着，无论是实时变化的session特征还是其他类型的特征，都可以在Feature Store中得到有效的管理和应用。

总的来说，机器学习PAI的Feature Store不仅支持推荐场景下的session特征，还提供了一系列的功能来简化特征的管理和共享，从而为构建和优化推荐系统提供了强大的数据支持。

一般来说，Feature Store设计用于存储和管理特征数据，特别是对于在线/实时机器学习应用非常关键。对于推荐场景中会实时变化的session特征，理论上Feature Store应当能够支持这类动态数据的管理和检索。不过实际是否支持session特征以及具体实现方式，请参阅最新版阿里云官方文档或直接咨询官方技术支持以获取准确信息。

阿里云机器学习平台PAI的FeatureStore确实支持推荐场景下的session特征。

FeatureStore是阿里云提供的一个中心化的数据管理和共享平台，它专门用于组织、存储和管理机器学习和AI训练中使用的特征数据。这个平台不仅能够方便地向多人、多团队共享特征，还能保证离线在线特征数据的一致性，并提供高效的在线特征访问。在推荐系统中，提取和配置用户或物品的特征信息是非常重要的一步，而FeatureStore可以有效地支持这些功能。

此外，FeatureStore的主要功能之一就是确保离线数据和在线数据的一致性。这意味着无论是在模型训练阶段还是在实际部署阶段，所使用的特征数据都是一致的，这对于提高模型的准确性和效率至关重要。同时，FeatureStore还支持自动关联特征表，即将模型训练所需要的各种特征组合在一起，导出成模型训练所需要的训练表。

综上所述，如果您正在使用阿里云的PAI平台进行推荐系统的开发，那么FeatureStore将是一个强大的工具，它能够帮助您更高效地管理和使用特征数据，包括session特征在内的多种特征类型。

机器学习PAI的Feature Store是否支持推荐场景的session特征，即实时变化的特征，这取决于Feature Store的当前功能和更新情况。由于机器学习和相关技术持续演进，不同的平台和工具也在不断更新和优化其功能。因此，要准确回答这个问题，最直接的方式是查阅阿里云机器学习PAI平台的官方文档或联系其技术支持团队。

通常，session特征在推荐系统中非常重要，因为它们反映了用户的实时行为和兴趣。如果Feature Store支持实时或动态特征的捕获和存储，那么它就可以用于推荐场景中的session特征。

然而，即使Feature Store当前不支持这种特定类型的特征，你仍然可能通过其他方式实现。例如，你可以开发自定义的数据管道来实时捕获和处理session特征，并将其与Feature Store中的其他特征相结合。

关于PAI的Feature Store是否支持推荐场景下的session特征，特别是实时变化的特征，鉴于FeatureStore主要用于管理和提供实时特征服务，理论上对于实时会变的session特征应具备支持能力，但具体情况需查阅最新的官方文档或直接咨询阿里云官方确认。

支持，创建时选择实时特征视图就可以，这个会根据请求来时 实时 向在线引擎取特征，保证实时性。此回答整理自钉群“PAI-FeatureStore特征平台应用交流”