竞赛介绍:链接
这篇文章记录2015阿里天池大数据竞赛中,我的一些代码,由于目前还在比赛中,仅分享一个naive solution,基于规则,代码主页在我的github上:链接,下面是代码说明。有兴趣的请看代码注释,恕不详述。
fork本repo,非Github用户请点右下角的Downlown ZIP
解压后,将tianchi_mobile_recommend_train_user.csv
以及tianchi_mobile_recommend_train_item.csv
放入/data/
目录下
仅需两个步骤即可获得一份提交文件,F1可达到7.6%
/preprocess/
目录,运行data_preprocess.py
/rule/
目录,运行gen_submission_by_rule.py
完成上面两个步骤后,在/rule/
目录下会生成一份tianchi_mobile_recommendation_predict.csv
文件,提交它。
纯Python,无任何依赖项。
关于代码实现的功能,在每份代码文件中均有注释,代码可能写得比较乱,也可能有bug,欢迎issues。
如果你想获得更高的F1值,修改gen_submission_by_rule.py
这份文件,加入一些规则,F1可以达到9%以上。
建议在Linux下运行;在我的PC上(8核),上面两个步骤总共花了不到20分钟。
请在规则的基础上,做特征工程,训练模型,这才是参赛目的。
进入第二赛季后,请删了这些代码,不适合处理大数据。
原文地址:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45034813