IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化率预估方案分析

资源摘要信息:"IJCAI-18:IJCAI2018阿里妈妈搜索广告转化率预估rank41方案" 本方案详细介绍了在IJCAI-18（国际人工智能联合会议2018）上，团队“真香”在参加阿里妈妈搜索广告转化率预估竞赛中的排名为41的方案。该方案的主要工作集中于数据预处理、特征工程以及模型训练与预测。 在数据预处理方面，团队设计了多个Python脚本来处理原始数据并生成所需的基础特征文件。具体包括以下几个脚本： 1. data_preprocess.py：该脚本负责读取原始数据文件，进行必要的数据清洗和预处理操作，以生成基础特征文件。这是数据准备阶段的关键步骤，因为数据的质量和准备方式直接关系到后续特征工程和模型训练的效果。 2. gen_click_count_feat.py：该脚本用于生成用户和商品的基础点击统计特征。点击统计特征是理解用户行为和偏好以及预测转化率的重要指标之一。这些特征可能包括用户对商品的总点击次数、平均点击次数等。 3. gen_duplicate_click_feat.py：点击行为中，用户对同一商品或类别的重复点击往往隐含着用户的强烈兴趣。该脚本用于生成用户重复点击统计特征及时差特征。时差特征包括用户两次点击之间的时间间隔，这对于评估用户行为模式和紧迫性非常有用。 4. gen_mean_value_feat.py：均值统计特征往往能够反映出数据集在某方面的平均水平。在这项方案中，均值统计特征可能涉及到如用户的平均点击率、平均转化率等，这些特征有助于模型理解和评估用户的整体行为趋势。 5. gen_item_ctr_feat.py：该脚本负责生成转化率特征。转化率是指用户点击后实际产生购买行为的比例，是衡量广告效果的关键指标。生成的转化率特征可能包括不同时间窗口内的用户转化率、不同商品类别或品牌的转化率等。 模型训练与预测由train.py脚本完成。该脚本整合了以上特征工程的成果，并应用了机器学习算法对广告转化率进行预测。在本方案中，尽管没有明确指出使用了哪种机器学习算法，但可以推测，团队可能选择了适合处理多维数据和具有良好泛化能力的算法，如随机森林、梯度提升决策树或深度学习模型。 方案中还提到了主要特征的重要性排序，其中重复点击特征被放在首位。重复点击特征的提升作用可能来自于团队对过去经验的借鉴，如参与腾讯赛的经验。这些特征可能包括点击位置、与首次点击时差、与最后一次点击时差等。这些特征的存在，使得模型能够更准确地识别出潜在的购买意向，并对用户的购买行为进行更精确的预测。 最后，标签“Python”表明了整个方案中所使用编程语言的一致性，所有预处理和模型训练的脚本都是用Python语言编写的。Python因其强大的数据处理库（如Pandas、NumPy）、丰富的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow）和简洁易读的语法，已成为数据科学和机器学习领域最受欢迎的编程语言之一。 文件名称列表“IJCAI-18-master”表明了方案文件是以项目形式组织的，其中“master”可能指的是主分支或主版本，表明这是一个核心项目文件夹，包含了整个方案的所有相关文件和代码。