低频少样本长验证周期的算法设计与应用

“低频少样本长验证周期场景下的算法设计主要关注在业务环境中，如何应对交互频率低、可用样本数量有限以及验证周期长的问题。该文档由张惟师于2019年6月撰写，涉及了算法设计在特定业务背景下的应用，如金融风控、招聘推荐、二手车和房产电商等。” 在低频、少样本、长验证周期的场景中，算法设计面临的主要挑战是数据稀疏、模型训练的困难以及效果验证的滞后。例如，在居理新房的线索质量算法场景中，由于购房行为的极低频率和长验证周期，获取有效的样本非常困难。目标是根据用户的线上和线下行为对购房线索进行评分和分类。 在特征工程方面，多种类型的特征被考虑和利用，包括信息来源类特征（如渠道、设备和账号行为），用户APP行为类特征（如点击行为和转换行为），以及用户黏性类特征（如活跃频次、活跃时长）。这些特征通过数值处理（如离散化和比率特征计算）和组合（如主成分分析PCA）进行优化，以提高模型的预测能力。 在样本选择策略上，针对低频事件和少量样本，文中提出了两种主要方法：欠采样和过采样。欠采样旨在减少负样本的数量，使得正负样本比例更均衡；而过采样则通过生成虚拟正样本来增加正样本数量。不过，过采样可能影响模型输出的概率值，因此需要谨慎使用并进行概率校准。 模型调优和评估是算法设计的重要环节。模型可以通过融合训练进行优化，结合多种模型（如Spark-mlib的统计模型、树模型和线性模型，以及TensorFlow/Pytorch支持的深度学习模型，如W2V、RNN和CNN）。为了分析模型性能，会绘制收敛曲线，检查过拟合情况，并在模拟环境或线上服务中进行AB分流测试。此外，可视化工具和监控平台用于展示模型内部结果、监控效果和性能，并及时发现潜在问题。 最后，构建一个完整的数据反馈闭环至关重要。这包括线上数据的实时反馈、模型的持续迭代以及通过任务调度平台分配资源和管理算法版本。通过这样的流程，即使在低频、少样本、长验证周期的场景下，也能有效设计和优化算法，提升业务效果。