阿里巴巴大数据竞赛：天猫用户品牌偏好预测

"本次资源是天猫第二赛季决赛答辩ppt，由Marvel团队获得第二名。主要内容涉及大数据竞赛，目标是根据用户在天猫的4个月行为日志预测其未来一个月的品牌购买偏好，即解决一个分类问题。" 在本次天猫大赛中，参赛者需要利用用户过去四个月在天猫平台的购物行为数据来构建模型，预测用户在未来一个月内可能会购买的品牌，这是一个典型的推荐系统问题，旨在提升电商的个性化推荐能力。 1. **解题思路**：任务是将用户与品牌之间的交互转化为二分类问题，判断用户是否会在未来购买特定品牌。模型输入是用户-品牌对，输出是用户购买该品牌的可能性。 2. **特征提取**：特征提取至关重要，团队采取了多种策略。包括但不限于： - 层级时间窗口：以7天、14天、28天、56天等不同时间段进行滑动窗口，观察用户对品牌的行为模式，提取用户在不同时间周期内的购买或浏览行为。 - 最近K天0/1提取：关注用户在最近D天（如3天、7天、14天等）是否与特定品牌有过交互，记录为0或1，这有助于捕捉短期行为趋势。 - 行为特征、品牌特征和用户特征的交叉：通过组合不同维度的信息，增强模型对用户喜好的理解。 3. **算法实现**：虽然具体算法未在摘要中详细说明，但通常在这样的竞赛中，参赛者可能使用了机器学习或深度学习模型，例如逻辑回归、随机森林、支持向量机、神经网络等，通过训练这些模型来优化预测性能。同时，特征工程的结果对模型的性能有很大影响。 4. **总结回忆**：团队总结了他们的方法，包括数据分析的洞见和业务理解对特征工程的指导，以及模型构建的整体框架。他们采用的三位一体架构可能是指结合了用户、品牌和用户-品牌交互的特征模型，以更全面地刻画用户的品牌偏好。 总体而言，这个项目展示了如何利用大数据和机器学习技术来理解和预测消费者的购物行为，这对于电商平台的个性化推荐系统设计具有重要的实践价值。通过深入分析用户行为模式，可以提高推荐的准确性和用户满意度，从而提升电商平台的销售业绩。