推荐系统比赛学习

推荐系统

模型细节

数据划分方法

  • 留出法 (二八分)

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  • k折交叉验证 (k分,每次取一份作为验证,训练k个模型)

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  • 自助采样(小数据集!有放回,少用)

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  • 时序划分(滑窗)

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要求

  • 所有数据划分方法要保证训练集与验证集分布一致

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数据分析与建模 EDA

数据分析

  • 两个标签的分布关系是什么?
  • 用户的次日存留比例是多少?
  • 用户次日继续观看的比例是多少?
  • 用户平均观看一部video的花费是多少?
  • 最终测试集的用户都有历史行为吗?(可以分不同类型用户建模)

建模方法

  • 模型一:用户次日存留预测

    模型:树模型

    特征:提取用户行为特征,统计特征进行建模

  • 模型二:用户视频观看预测

    模型:深度学习

    特征用户特征 & 视频特征

文本数值特征

文本特征

  1. 词袋

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  2. TD IDF

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  1. 词向量

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进阶思路

  1. 跑通baseline
  2. 构建本地模型,官方规则进行打分
  3. 加入特征交叉逻辑
  4. 将文本特征进行编码
  5. 加入统计特征和序列特征

上分关键 字段如何做交叉

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