2015阿里天池大数据比赛算法设计

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项目地址 : https://github.com/Huangtuzhi/AlibabaRecommand

AlibabaRecommand

Alibaba 2015 mobile recommending algorithm competition.

比赛介绍

比赛通过对用户在移动终端上一个月的行为数据进行分析，为后一天的用户购买行为作出预测，进行推荐。

目录结构

├── LICENSE               #许可证
└── README.md             #使用说明
#建表
├── create_table.sql      #创建基本表
├── add_table.sql         #后续增加的表
├── add_index.sql         #为表建立索引
├── add_table_31day.sql   #建立存储31天数据的表，结构同上
└── add_index_31day.sql   #为表建立索引
#数据导入
├── datatoDB.sql          #大赛csv格式原始数据导入基本表
└── FeaturetoDB.sql       #feature.txt导入对应表
#main
├── __init__.py
├── TrainModel.py
├── ObtainPredict.py
└── GetFeature31day.py
#数据 
├── feature.txt           #符合某个标准的记录(user_id,item_id,look,store,cart，buy）
├── data_features.txt     #feature.txt中记录的n维特征
├── data_features.npy     #转为矩阵格式(numpy库)，下同
├── data_labels.txt       #feature.txt中记录的label(1/0表示购买/未购买)
├── data_labels.npy    
├── feature_pos.txt       #feature.txt中所有正例
├── feature_p.npy      
├── feature_neg.txt       #feature.txt中所有负例
├── feature_p.npy
├── TrainSet.npy          #训练集
├── TestSet.npy           #测试集
└── 31day_data_features.txt #31天所有数据的n维特征
#结果
├── predict_all_pairs.txt #得到所有预测的userid itemid对
└── filter_pairs.txt      #用train_item过滤的userid itemid对

原理

题目给了31天的数据，我们选择第30天作为分割点。用前30天的数据提取n维特征(每个[user_id,item_id]对可以提取一行特征)，用第31天的真实数据去标记每行特征。

举个例子：某个[user_id，item_id]对[9909811,266982489]在前30天出现，如果在第31天它也出现了且behavior_type为购买，则标记这一行的label为1，否则为0。

这样形成了很多行的特征数据，我们把数据进行Logistic Regression训练，得到一个二分类的模型，这样模型就训练好了。

接下来就是预测，预测的东西就是上面的label，也即模型的输出。label为1表示我们认为用户会购买。那么模型的输入是什么呢？模型的输入就是31天所有数据的特征。

1th~30th————> 31th的label
1th~31th————> 32th的label

因为31th的label数据是已知的，所以可以利用它对训练出来的模型进行评估。而32th的label就是输出结果了。

说明

这是一个预测的框架，特征工程还需要进一步改善。

2015阿里天池大数据比赛算法设计

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原文地址：http://my.oschina.net/lvyi/blog/398678