2015阿里天池大数据比赛算法设计

Alibaba 2015 mobile recommending algorithm competition.

比赛介绍

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         #特征提取 ├── ObtainPredict.py      #生成模型 └── GetFeature31day.py    #进行预测 #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  

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。

模型建立主要采取对特征数据进行Logistic Regression。

现有一组用户在一个月内的移动端数据，我们需要预测他们在后一天购买某件商品的可能性。通过二值分类，我们仅仅能够预测用户是否购买，不同于此的是，现在我们还关心购买的可能性，即：

f(x) = P(+1|x) 

取值范围是区间[0,1]。

在二值分类中，我们通过w*x得到一个score后，通过符号运算sign来预测y是+1或-1。而对于当前问题，如果能够将这个score映射到[0,1]区间，问题似乎就迎刃而解了。而问题的关键就是选择映射函数，逻辑斯蒂回归选择的映射函数是S型的sigmoid函数。

f(s) = 1 / (1 + exp(-s)) 

s取值范围是整个实数域,f(x)单调递增。而逻辑斯蒂回归用

h(x) = 1 / (1 + exp(-wx)) 

来逼近上面的目标函数。其中,x为要预测的样本,w为训练出的模型向量(w和x的维度相同)。h是算得的样本概率。

这只是一个流程和预测的框架，特征工程很多地方还需要改善。

├── master    #版本一，采取11维特征 └── branch1   #版本二，采取19维特征