这是一个非常有趣的问题！字符串向量化现在是一个活跃的研究领域，并且有很多有趣的方法。

首先，IP 地址是分层的，可以用小数点分成 4 个分类变量，每个有 256 个级别（不过要注意 IPv4 和 IPv6）！在线性模型中，您可以直接使用顶级 ip 块，可能与第二、第三和第四块交互，具体取决于您拥有的数据量。在基于树的模型（例如随机森林或 GBM）中，尝试将 ip 地址转换为整数并直接对其进行建模。随机森林或 GBM 应该能够为您的模型识别 IP 范围的有趣块。大多数数据库都有进行这种转换的功能，而且我知道还有一个非常好的 R 包。

对于电子邮件地址，首先将 @ 符号拆分为地址、域。域本身作为分类变量可能很有用，但您可能希望进一步为 .com、.edu 和 .gov 等添加一个变量。（R 中的 urltools 包可以帮助您提取顶级域 - 真的有人需要编写一个emailtools包！）对于地址部分（@ 符号之前的位），您可以使用字符 n-gram 矢量化器创建一个非常宽、非常稀疏的矩阵，然后您可以直接在模型中使用它，或者可以使用 SVD 之类的方法进行进一步处理以降低其维度。您还可以尝试使用单词矢量化器，在 、 和 等符号上.进行-拆分_。

这两个领域有大量信息——祝你好运！