2015天池大数据竞赛：移动推荐算法与特征工程

"2015年的天池大数据竞赛PDF，主要涉及阿里移动推荐算法大赛的答辩内容，由孝陵卫南京理工大学数据挖掘探险队参与，并获得中兴图灵杯人工智能一等奖。比赛关注标签推荐、数据挖掘方向的特征工程，以及深度学习算法。文档中讨论了移动推荐任务的框架设计、特征工程、算法及模型融合。提供的数据包含0~30天的用户商品交互数据和31天的用户购买商品记录，涉及用户44种不同的操作行为。此外，文档还探讨了样本选择策略，如所有用户与所有商品的组合、考察日前有交互用户的组合等。比赛的样本数量庞大，达到200亿，且存在大量未交互样本，需要考虑有效的过滤策略。" 这篇文档详细介绍了2015年天池大数据竞赛的核心内容，主要关注的是移动推荐算法的设计与优化。首先，比赛围绕阿里移动推荐系统展开，参赛队伍孝陵卫南京理工大学数据挖掘探险队展示了他们在数据挖掘和人工智能领域的实力，尤其在特征工程和深度学习算法方面的应用。 在特征工程方面，文档指出特征对于推荐系统的重要性，包括用户的各种操作行为（如点击、浏览、收藏、购物车添加和购买）以及商品的类别归属等。这些特征有助于理解用户的行为模式和兴趣偏好，从而生成更精准的推荐。 模型构建中，文档提到了“0~30天用户商品交互数据”和“31天用户购买商品”的问题，这是一个典型的二分类问题，目标是预测用户在考察日后是否会购买特定商品。为了处理这个问题，需要设计一个有效的框架，包括样本的选择策略。文档列举了三种不同的样本选择方案，从所有用户与所有商品的全面覆盖到只考虑考察日前有交互的用户和商品，这些策略直接影响模型的训练效率和预测效果。 此外，文档还揭示了比赛中面临的一个挑战，即大量的未交互样本，这些样本可能缺乏有效信息，因此需要通过合理的过滤策略来减少计算负担。这要求参赛队伍在处理大数据时具备高效的数据处理和特征提取能力。 整体来看，这个竞赛不仅考验了参赛者在数据挖掘、机器学习和深度学习算法上的技能，还强调了在实际问题中如何有效地设计和优化推荐系统，以及在处理大规模数据时的策略选择。这样的比赛对于在校学生和专业人士来说，都是提升技术和实战经验的良好平台。