机器学习PAI给userid推荐问题，可以帮忙看下吗？

是的，在推荐时，通常需要将候选物品的特征一并传递给推荐模型。如果候选物品数量较大，可以考虑对物品进行批量预测或筛选，可以提高推荐效率，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

是的，对于基于用户特征和物品特征的推荐模型，训练时每行数据通常只包含一个 itemid，因为训练的目标是预测用户和该物品之间的评分或者行为。但是在进行推荐时，需要给定一组候选物品的 id，才能计算出用户对这些物品的评分，从而进行推荐。

具体来说，在进行推荐时，需要将用户特征向量作为输入，并使用模型计算用户与每个候选物品之间的相似度或评分。这可以通过将候选物品的特征向量拼接成矩阵，并与用户特征向量一起输入模型来实现。如下所示：

将候选物品的特征向量按照顺序拼接成矩阵 MM；
将用户特征向量复制 NN 次（NN 为候选物品的数量），形成矩阵 UU；
将 UU 和 MM 按照行的方向拼接成矩阵 XX；
将 XX 输入到模型中计算用户与每个候选物品之间的评分或相似度。