请问下机器学习PAI文档里DIN和BST组件化实现，特征里list和key是怎么做的映射？

在DIN和BST机器学习PAI组件中，特征里的list和key是通过以下步骤进行映射的：

1. 使用Python API将特征转换为PAI可以处理的格式。例如，你可以使用以下代码将特征转换为PAI可以处理的格式：

# 将特征转换为PAI可以处理的格式
features = list_of_lists_of_numbers + list_of_strings + list_of_dicts

1. 使用PAI的特征工程功能将特征转换为PAI可以处理的格式。例如，你可以使用以下代码将特征转换为PAI可以处理的格式：

# 使用PAI的特征工程功能将特征转换为PAI可以处理的格式
featurizer = FeatureExtractor(features)
features = featurizer.transform(features)

1. 使用PAI的特征映射功能将特征转换为PAI可以处理的格式。例如，你可以使用以下代码将特征转换为PAI可以处理的格式：

# 使用PAI的特征映射功能将特征转换为PAI可以处理的格式
mapper = FeatureMapper(features)
features = mapper.transform(features)

1. 使用PAI的特征转换功能将特征转换为PAI可以处理的格式。例如，你可以使用以下代码将特征转换为PAI可以处理的格式：

# 使用PAI的特征转换功能将特征转换为PAI可以处理的格式
transformer = FeatureTransformer(features)
features = transformer.transform(features)

请注意，你需要确保你的PAI版本能够正确地工作在一起，并且能够正常地处理特征里的list和key映射。

"list是所有sequence 特征的embeding 拼接起来的，key是所有非sequence 特征的embedding 拼接起来
这个例子里， concat([cate_id,brand], axis=-1) 是key; concat([tag_brand_list, tag_category_list], axis=-1) 是sequence
，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”"

对于阿里云机器学习PAI的DIN和BST组件化实现，特征里list和key的映射方式，文档中并没有明确说明。但根据一般的特征工程实践，我们可以推测可能的做法如下：

• 对于List类型的特征，您可能需要将列表中的每个元素单独作为特征进行处理。例如，如果一个特征是颜色列表，那么您可能需要为红色、蓝色和绿色分别创建三个新特征。
• 对于Key类型的特征，您可能需要使用One-Hot Encoding或其他编码方法将键转换为多个二进制特征。例如，如果一个特征是城市名（如"北京"，"上海"等），那么您可能需要为每个城市创建一个新特征，并使用二进制编码表示该城市是否存在。